Product Owner AEF.Lite

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• Работа с бэклогом
• Дисциплина
• EdTech
• Обратная связь
• GitHub

О компании и продукте

• 28 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Программист, разработчик
• Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Платформа помогает командам быстрее запускать агентные сценарии в промышленную среду, обеспечивать качество решений и расширять набор инструментов для разработки, оценки и эксплуатации агентов. Ищем Product Owner, который будет развивать внутренний платформенный продукт: формировать видение инструментов повышения качества агентов и платформенных возможностей для команд разработки агентов. В фокусе: развитие LLM-as-a-Judge, универсальные агенты, инструменты безопасной среды исполнения, работы с памятью и скиллами.

Задачи

• формировать и приоритизировать бэклог платформенных инструментов для оценки качества агентов и удобства их разработки
• развивать продуктовые направления вокруг LLM-as-a-Judge, универсальных агентов, памяти, скиллов и безопасной среды исполнения
• развивать продуктовые возможности для команд разработки агентов: evals, наблюдаемость, эксперименты, удобство интеграции и эксплуатации
• собирать обратную связь от внутренних команд-пользователей и переводить её в понятные требования, сценарии и критерии готовности
• определять метрики продукта и критерии качества, полезности и зрелости платформенных функций
• координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, инфраструктурой и пользователями платформы
• прорабатывать гипотезы по новым инструментам и функциям, которые ускоряют создание агентов и повышают их качество в промышленном контуре
• готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрация прогресса, обоснование приоритетов, защита продуктовых решений

Требования

• опыт развития платформ или агентных сред от 3 лет
• опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery
• понимание agent/LLM-ландшафта, основных паттернов построения AI-агентов и подходов к оценке их качества
• опыт формулирования продуктовых требований, критериев приёмки и метрик для сложных технических продуктов
• умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения
• опыт проведения интервью, сбора обратной связи и валидации гипотез с внутренними пользователями продукта
• понимание жизненного цикла разработки платформенных решений и зависимости между продуктом, архитектурой и эксплуатацией
• опыт работы в среде с высокими требованиями к надёжности, безопасности и согласованию изменений
• знание принципов работы OpenClaw и Harness
• опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобными

Условия

• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид и также работать на удаленке три месяца в год
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа
• отсутствие строгого дресс-кода

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.