В этой роли предстоит:

• Взаимодействие с продуктовыми командами: снятие и анализ потребностей, проработка и описание бизнес-требований к новому функционалу;
• проработка пользовательских сценариев;
• перевод бизнес-требований на технический язык, написание критериев тестирования и приемки;
• взаимодействие с командой, состоящей из разработчиков, аналитиков, инженеров, DataScientist-ов: передача требований, написание технических заданий, контроль сроков и качества разработки;
• курирование разработки и внедрения (синки, церемонии);
• тестирование ML-моделей и нового функционала, оценка эффективности рекомендаций;
• проведение А/Б тестов: дизайн эксперимента, выбор основных и прокси метрик, анализ результатов и принятие решений на базе изменений метрик;
• определение SLA для сервисов рекомендаций, согласование с продуктовыми командами, подготовка требований для нагрузочных тестирований;
• курирование постановки нового функционала на регулярное исполнение (мониторинг);
• разбор багов после внедрения нового и текущего функционала рекомендаций;
• постановка задач на обновление документации, контроль документации;
• масштабирование поверхностей для прослушивания контента в стриминге.

Успех в роли обеспечат:

• Опыт работы в продукте с ML-составляющей от 2-х лет в роли аналитика, менеджера проектов;
• понимание процессов разработки, опыт постановки задач на разработку, написания технических заданий;
• желательно понимание технических и продуктовых метрик для рекомендательных систем и ранжирования;
• умение общаться на языке заказчика и задавать правильные вопросы, чтобы понять его “боль”;
• структурное мышление: умение разложить большие задачи на части, оформить бизнес-требования и свои документы в понятном виде;
• системность: умение отделить важное от второстепенного и систематизировать информацию;
• самостоятельность: тебя не нужно контролировать, сам приходишь с идеями, вопросами, проблемами и решениями.