Staff Product Manager: Product Discovery Engine

Если вы заинтересованы в продвижении инноваций среди десятков крупнейших мировых ритейлеров, ориентации на релевантность и бизнес-результаты, а также в дальнейшем развитии уже лучшего в своем классе продукта, эта роль для вас.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Отвечать за бизнес-эффект, а не за функции. Добивайтесь измеримого роста конверсии, привлеченной поиском, дохода на посещение и GMV наряду с релевантностью в клиентской базе.
• Достигайте результатов во всех розничных отраслях. Повышайте качество и бизнес-метрики во всех сегментах, которые мы обслуживаем, учитывая различия в каталогах, языке и намерениях покупателей.
• Поддерживайте нас на передовом уровне. Постоянно трансформируйте последние исследования в области ML/IR и действия конкурентов в реальные победы, и выпускайте SOTA ML/LLM-поддерживаемые возможности, превосходящие наши предыдущие показатели релевантности.
• Определяйте видение и стратегию отдела. Определите многоквартальное направление для Product Discovery Engine — куда мы движемся и почему — напрямую свяжите это с бизнес-результатами клиентов и объедините команды вокруг него.
• Возглавьте Search Quality. Отвечайте за ее стратегию и дорожную карту, добиваясь измеримых улучшений в релевантности и точности результатов.
• Оркестрируйте весь конвейер. Объедините recall, ranking, query understanding и personalization под одним определением качества и одним набором бизнес-метрик, чтобы улучшения накладывались, а не конфликтовали.
• Превращайте ML-исследования в реальные победы. Тесно сотрудничайте с ML и data science, чтобы переводить модели — от генерации кандидатов и recall до интерпретации с помощью LLM — от идеи до продакшена, балансируя точность, задержку и стоимость.
• Сделайте качество измеримым и объяснимым. Создавайте метрики, фреймворки оценки и инструментарий, которые использует весь отдел для измерения, атрибуции и объяснения качества обнаружения и его бизнес-влияния.
• Отвечайте за качество под давлением. Возглавляйте расследования и сортировку при возникновении проблем, и разрабатывайте надежные, системные исправления, а не разовые заплатки.
• Расширяйте сферу ответственности. Расширяйтесь до общеотделенческого лидерства, охватывающего ML Recall, ML Infra и, со временем, команды, такие как CORE, SABR и Catalog Management.

КАК ВЫГЛЯДИТ УСПЕХ

В течение первого года вы:

• Добьетесь измеримого роста конверсии, привлеченной поиском, и дохода на посещение — повышая бизнес-метрики, а не только метрики качества.
• Добьетесь измеримого роста бизнес-метрик (конверсия, доход на посещение, GMV) и повышения релевантности во всех основных розничных сегментах, которые мы обслуживаем.
• Выпустите в продакшен как минимум одну передовую ML/LLM-поддерживаемую возможность, превосходящую наши предыдущие показатели релевантности.
• Выиграете прямые сравнительные тесты качества против каждого основного конкурента в тех сегментах, где мы конкурируем, с помощью повторяемой, обоснованной методологии.
• Добьетесь лучших в своем классе показателей основных метрик качества и будете поддерживать их рост квартал за кварталом.
• Создадите фреймворк оценки и инструментарий, которые напрямую связывают инвестиции в модели и системы с бизнес-результатами клиентов.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Обширный опыт управления продуктами (обычно 8+ лет) в области поиска, обнаружения товаров, ML или NLP-продуктов, включая опыт работы на старшем или staff уровне.
• Опыт повышения бизнес-метрик в масштабе — конверсии, дохода, вовлеченности — а не просто выпуска функций, а также опыт определения стратегии для нескольких команд.
• Глубокое понимание полного конвейера поиска: интерпретация запроса → recall / генерация кандидатов → ранжирование → переранжирование → персонализация → доставка.
• Глубокие знания в области ML-продуктов — ответственность за продакшен-модели и понимание компромиссов между высокопроизводительными (LLM / batch) и низколатентными (real-time) подходами — и привычка следить за передовыми исследованиями.
• Свободное владение retrieval и recall, понимание запросов (токенизация, синонимы, исправление опечаток, многоязычная поддержка) и фреймворков оценки поиска.
• Строгий, ориентированный на метрики подход, который связывает каждую инвестицию в качество с бизнес-результатами.
• Отличные кросс-функциональные лидерские качества — способность объединять команды с разными целями вокруг общего определения качества и общего набора бизнес-метрик, работая бок о бок с инженерами, data scientists и ML Ops.
• Умение работать в условиях неопределенности, задавать направление там, где его еще нет, и вести за собой благодаря ясности и авторитету, а не организационной структуре.

ПРЕИМУЩЕСТВА

• Неограниченное количество дней отпуска — мы настоятельно рекомендуем всем нашим сотрудникам брать не менее 3 недель в год.
• Конкурентоспособный компенсационный пакет, включая опционы на акции.
• Медицинская страховка в США, спонсируемая компанией (100% оплата сотрудника).
• Полностью удаленная команда — выбирайте, где жить.
• Стипендия на обустройство домашнего офиса! Мы хотим, чтобы у вас были ресурсы, необходимые для создания вашего домашнего офиса.
• Ноутбуки Apple предоставляются новым сотрудникам.
• Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, ежегодно обновляемый.
• Родительский отпуск для квалифицированных сотрудников.
• Работайте с умными людьми, которые помогут вам расти и оказывать значительное влияние.

Эта позиция полностью удаленная — Constructor.io — компания с удаленным подходом в первую очередь.