Сбер
Product Owner (Memory-as-a-Service)
О роли
Мы строим Enterprise Harness — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Memory-as-a-Service — единый платформенный сервис памяти, который помогает агентам сохранять значимый контекст, использовать накопленный опыт и персонализировать взаимодействие с пользователями между сессиями. Ищем Product Owner, который возьмёт направление в ownership: сформирует продуктовое видение и стратегию, выстроит роадмап и превратит работу с краткосрочной и долгосрочной памятью в безопасный, управляемый и удобный self-service для команд разработки агентов.
Чем ты будешь заниматься
формировать продуктовое видение и стратегию направления Memory-as-a-Service, определять роадмап и приоритеты бэклога
проводить продуктовые исследования: интервью с командами разработки агентов, анализ сценариев использования, обратной связи и инцидентов
проектировать удобный пользовательский путь для команд: от первого подключения сервиса до повседневной работы с памятью и оценки её качества
отслеживать тренды в области agent memory и context engineering, оценивать применимость новых подходов и решений к задачам сервиса
развивать сценарии использования краткосрочной и долгосрочной памяти и определять, как пользователи управляют её содержимым, жизненным циклом и доступом к данным
совместно с data science и командами разработки проверять гипотезы и проводить эксперименты, оценивать влияние новых подходов на качество агентов и пользовательский опыт
определять метрики качества и использования сервиса, отслеживать результаты и учитывать их при планировании развития
готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрировать прогресс, обосновывать приоритеты и защищать продуктовые решения.
Мы ожидаем, что ты имеешь
опыт работы Product Owner или Product Manager с платформенными или AI-продуктами от 3 лет
опыт полного продуктового цикла: от исследования задач пользователей и проверки гипотез на прототипах и экспериментах до запуска и оценки результата
понимание agent/LLM-ландшафта, принципов работы AI-агентов, RAG и подходов к организации краткосрочной и долгосрочной памяти
умение анализировать исследования и новые решения в области AI-агентов, оценивать их ограничения и применимость к задачам продукта
опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery
опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобных
английский язык на уровне, достаточном для работы с исследованиями, технической документацией и материалами международного рынка
знание принципов работы OpenClaw/Hermes и Agent Harness.
**Будет плюсом**
опыт развития self-service инструментов, RAG-систем или сервисов персонализации или других внутренних продуктов для инженерных команд
опыт запуска продуктов в банках, финтехе или крупных компаниях, где важны масштаб, надёжность и безопасность
опыт публичных выступлений: конференции, митапы, внутренние демо или образовательные мероприятия
наличие pet-projects, статей или практических кейсов по AI/GenAI и памяти AI-агентов.
Работа в Сбере — это
гибридный формат работы
годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
регулярные митапы и развитое DS-community
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.
