Product Owner (MLOps)

Навыки

• API (интеграции)
• Работа с бэклогом
• CI/CD
• Анализ конкурентов и рынка
• Docker
• gRPC
• Hadoop

О компании и продукте

• Вакансия Product Owner (MLOps) в г Москва | Сбер. Product Owner (MLOps). 28 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Руководитель группы разработки. Мы строим фундамент MLOps платформы в масштабах Сбера. Мы ищем сильного Product Owner, который возьмет на себя развитие централизованных сервисов автоматизации производственного цикла Classic ML. Вашими продуктами станут CI/CD-конвейеры для ML (real-time online inference и тяжелые batch-процессинги). Ваша миссия — сократить Lead Time от обучения модели до её промышленной эксплуатации, обеспечив надежность и управляемость на уровне всего Банка

Задачи

• Вам предстоит работать на стыке потребностей бизнес-заказчиков, строгих регуляторных требований Enterprise и сложных инженерных вызовов (Kubernetes, Hadoop, S3)
• Стратегия и видение
• Разработка и синхронизация продуктовой стратегии платформы с глобальной стратегией компании по развитию Classic ML функции
• Исследование рынка MLOps-решений (Open-source, SaaS) и внедрение лучших практик для обеспечения скорости и надежности доставки моделей
• Определение метрик успеха платформы (Developer Experience Score, Time-to-Production, утилизация GPU/CPU, Reliability SLO)
• Управление продуктом и бэклогом
• Формирование и приоритизация бэклога, балансируя между функциональными требованиями DS-команд, техническим долгом и задачами по масштабированию (High Load)
• Декомпозиция сложных технических эпиков на user stories с четкими критериями приемки (DoR/DoD)
• Управление жизненным циклом версий API (включая стратегию депрекации старых версий)
• Взаимодействие со стейкхолдерами
• Выступать «голосом заказчика» для внутренних команд Data Science и ML-инженеров, выявляя боли в процессах деплоя и мониторинга
• Управление ожиданиями бизнес-заказчиков: объяснение технических ограничений, SLA/SLO, стоимость владения моделью в продакшене
• Тесное сотрудничество с Tech Lead, архитекторами и смежными продуктовыми командами (Data Platform, IAM/Security, Мониторинг)
• Контроль реализации
• Приемка инкрементов: проверка гипотез через метрики, а не через субъективные ощущения
• Обеспечение полной наблюдаемости сервисов (логирование, трейсинг, алертинг) на уровне продукта
• Обеспечение соблюдения стандартов ИБ и комплаенса (шифрование, аудит действий, управление секретами) на этапе проектирования, а не постфактум
• Управление требованиями: Опыт формализации строгих нефункциональных требований (SLA 99.9%, RTO/RPO, latency 10k RPS)
• Управление зависимостями: Опыт работы в матричной структуре крупной компании, умение договариваться со смежными командами без прямых административных рычагов

Требования

• Опыт в MLOps / Data Engineering: Опыт управления продуктами в области машинного обучения, или высоконагруженной инфраструктуры от 3-х лет
• Технический бэкграунд: Понимание архитектуры ML-систем (признаки, модель, инференс)
• Знание того, как работают Docker, Kubernetes, Helm, Kafka/RabbitMQ
• Понимание разницы между Online (gRPC/REST) и Batch инференсом
• CI/CD и GitOps: Четкое понимание принципов непрерывной интеграции и доставки, опыт работы с триггерами пайплайнов, деплой-стратегиями (Canary, Blue-Green, Shadow)
• Экономика платформы: Опыт построения cost-эффективных решений, понимание принципов FinOps (учет потребления GPU/CPU командами)
• Soft Skills и Достижения
• Системное мышление: Способность видеть платформу целиком, а не только отдельные фичи. Понимание того, как изменение в CI/CD влияет на бизнес-эффекты
• Коммуникация со сложной аудиторией: Умение разговаривать на языке инженеров (про gRPC и сериализацию) и на языке бизнеса (про окупаемость и риски)
• Ориентация на результат: Опыт вывода платформенных сервисов от стадии "пилот" до массового adoption (сотни моделей в проде)

Будет плюсом

• Опыт работы с ML Feature Store (Feast, Tecton или in-house решения)
• Понимание специфики мониторинга моделей (Data Drift, Model Decay) в проде
• Опыт работы с Open Policy Agent (OPA) или аналогичными системами авторизации
• Сертификация PO/PM (CSPO, SAFe PM/PO) при наличии реального технического опыта

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• 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 Сбера

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.