Junior AI Product Manager — синтетические данные в страховании
Ты ищешь реальную возможность применить знания о жизненном цикле ML-проекта, научиться управлять фичами и видеть конкретный бизнес-эффект? Эта позиция рассчитана именно на начинающего специалиста. Команда создаёт решения для оценки страховых рисков, опираясь на синтетические данные и машинное обучение. Формат распределённый — сотрудники работают из любой точки России, общаясь через гибкие цифровые процессы.
О проекте
– Продукт: внутренняя AI-платформа, генерирующая анонимизированные данные для обучения моделей страхования.
– Цель: повысить точность скоринговых алгоритмов без нарушения законодательства о персональных данных.
– Стек: Python 3.11, Pandas, Faker, Synthcity, Git, Docker, Jira, Confluence.
Обязанности
– Собирать и структурировать требования к простым AI-фичам вместе с ведущим продукт-менеджером.
– Формулировать пользовательские сценарии, описывать эпики, юзер-стори и acceptance-критерии.
– Координировать генерацию синтетических данных: согласовывать схемы, контролировать метрики приватности, валидировать выборки.
– Анализировать результаты A/B-экспериментов, готовить выводы для команды аналитики и актуализировать roadmap.
– Отслеживать риски, приоритезировать баги, вести backlog в Jira согласно Scrum.
Требования
– Базовые знания принципов страхового бизнеса и управления рисками.
– Понимание жизненного цикла ML-проекта: сбор данных, обучение, запуск, мониторинг.
– Навык чтения кода на Python и применения библиотек для обработки данных.
– Умение оформлять технические задания, схемы данных, диаграммы процессов.
– Грамотная письменная и устная речь, аналитическое мышление, самомотивация.
– Будет плюсом: опыт работы с Synthcity или аналогичными генераторами, участие в хакатонах AI.
Навыки, которые вы разовьёте
– Глубокое понимание регуляторных требований к данным в страховании.
– Практика продуктовой аналитики и юнит-экономики AI-продуктов.
– Методики Data Privacy: k-анонимность, дифференциальная приватность.
– Навык управления Agile-командой через артефакты Scrum и Kanban.
– Коммуникация с разработчиками, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами на одном языке.
Почему стоит присоединиться
– Наставничество: каждый junior получает персональный план развития и еженедельные ревью.
– Доступ к корпоративным курсам по MLOps, data privacy и продукт-менеджменту.
– Рынок страхования растёт—вы будете влиять на решения, которые меняют индустрию сегодня.
– Горизонтальный рост: через 12-18 месяцев открыта возможность перейти в роль AI Product Manager.
– Команда ценит инициативу, креатив, обоснованные гипотезы — здесь слушают даже самых молодых коллег.