Product manager по ипотечному кредитованию

#Вакансия #ПродуктовыйМенеджер #ProductManager #Новосибирск #Product

🚀 Ищем Product Manager, который увлечён автомобильной тематикой и хочет работать в продуктовой компании с миллионами посетителей в сутки.

Формат работы: офис / гибрид (Новосибирск)

Трудоустройство: по ТК РФ, аккредитованная ИТ компания

📌 Ключевые задачи:

· Развивать B2C продукт в категории коммерческого транспорта

· Исследовать рынок, конкурентов и поведение пользователей

· Проводить CustDev

· Находить боли, генерировать гипотезы, приоритизировать и тестировать их

· Работать с аналитикой и SQL, принимать решения на основе данных

· Плотно взаимодействовать с командами веб- и мобильной разработки

🔎 Что мы ожидаем:

· 3+ года опыта Product Manager в B2C-продуктах, успешные кейсы

· Полный продуктовый цикл

· Навык проведения CustDev и пользовательских исследований

· Уверенная работа с SQL и данными

Направить резюме ➡️: @Rita_RS

Мы — аккредитованная IT-компания (B2B SaaS), в которой современные ИИ-модели встроены в рабочие процессы: они анализируют контекст, формируют сводки, принимают рутинные решения и освобождают время сотрудников для задач, требующих экспертизы и глубокого осмысления.

Среди наших клиентов — крупнейшие банки, ритейл, промышленность и госсектор. Продукт входит в реестр российского ПО, наша команда больше 10 лет на рынке.

Ключевые задачи:

• Владение продуктовой зоной end-to-end: решать, что делаем, что нет и почему, и отвечать за метрику, а не за релиз.
• Раскладывать сложные, размыто сформулированные проблемы на части: формализовать, находить фундаментальную причину, строить модель, а не собирать список хотелок.
• Проектировать AI-first сценарии: где модель заменяет шаг процесса, где ассистирует, а где не должна трогать ничего — и как это измерить.
• Приходить к CPO с решением, проработанным с первого раза: проблема, контекст пользователя, данные, 2–3 альтернативы, риски, критерии успеха.
• Самому прототипировать и проверять гипотезы с помощью ИИ: скрипты, SQL, агенты, кликабельные прототипы — без ожидания разработки.
• Самостоятельно ходить в данные: строить воронки и когорты, оценивать влияние фич на MRR и retention.
• Регулярно говорить с клиентами — от небольших команд до enterprise — и отличать то, что просят, от того, что нужно.
• Вести решения от проблемы до результата вместе с разработкой, дизайном и аналитикой, работать с продажами, маркетингом, над позиционированием.
• Следить за фронтиром ИИ — модели, агенты, протоколы — и превращать его в продуктовые возможности.

Результат, которого мы ждём:

• Через 3 месяца: вы разобрались в продукте и своей зоне, провели 10–15 интервью с клиентами, самостоятельно собрали картину метрик зоны и сделал первый рабочий прототип или агента на ИИ-инструментах.
• Через 6 месяцев: вы выпустили 1–2 решения с заранее заданными критериями успеха — минимум одно из них AI-сценарий — и оценили эффект после релиза.
• Через год: показываете влияние своей зоны на retention или MRR и ведёте приоритизацию бэклога на данных и исследованиях.

Мы ожидание:

• Техническое или математическое образование — прикладная математика, CS, физика, инженерия — или эквивалентный подтверждённый опыт.
• Опыт действительно сложных задач: олимпиады по математике или программированию, исследования, инженерные системы с множеством взаимосвязей. Укажите, что умеете думать долго и строго.
• Умение декомпозировать: взять проблему, в которой непонятно, с чего начать, и превратить её в проверяемые части с ясными зависимостями. И умение упрощать: минимальное решение для проверки гипотезы, а не ТЗ на квартал.
• ИИ в работе каждый день — не «пользуюсь GPT», а конкретные артефакты, которые вы собрали самостоятельно: агенты, пайплайны, прототипы, аналитические скрипты.
• 3+ года продуктового опыта в B2B SaaS с кейсами, где ты сам нашёл проблему через исследование, выпустил решение и изменил метрику — с цифрами.
• Самостоятельная аналитика: SQL или Python на уровне «сам достаю и проверяю», понимание когорт, сегментации и смещений выборки.
• Понимание экономики подписки: MRR по компонентам (New, Expansion, Contraction, Churn), logo и revenue retention, NRR — и как фича влияет на каждую.
• Ясная письменная и устная речь: легко получается объяснить компромисс и разработчику, и руководителю.

Будет плюсом:

• Инженерный бэкграунд: чтение код, обсуждение архитектуры и оценка стоимость решения на языке техлида.
• AI-функции в продакшне: LLM, RAG, агентские сценарии, оценка качества моделей.
• Enterprise-опыт: права доступа, безопасность, администрирование, on-premise.
• Kanban, Scrum и JTBD на практике, а не на уровне терминов.

Что мы предлагаем:

• Полностью удаленная работа.
• Полное соблюдение ТК РФ.
• Льготы и преимущества аккредитованной ИТ-компании.
• ДМС после 6 месяцев работы.
• Оплата корпоративного доступа к AI-инструментам.
• Гибкое начало рабочего дня между 08.00-11.00.
• Работа с продуктом, который реально используется и развивается.
• Свободу выстраивать работу с людьми по-своему – без шаблонов и многоуровневых согласований.