Какие задачи необходимо решать

— Участвовать в управлении ML-продуктами: анализировать технические и продуктовые метрики, предлагать гипотезы, искать точки роста

— Участвовать в планировании и запуске A/B-тестов, уметь интерпретировать результаты

— Работать в связке с Data Scientist, Data Analyst: собирать требования, формировать и декомпозировать задачи, синхронизировать команду по статусам

— Готовить продуктовые материалы, участвовать в презентации результатов

Для решения этих задач требуется

— Базовый опыт работы с продуктовой документацией (Notion, Confluence или аналоги) и таск-трекерами

— Аналитическое и структурное мышление, умение работать с данными (таблицы, SQL — преимущество)

— Интерес к данным и Machine Learning, понимание принципов работы ML-моделей

— Знание продуктовых фреймворков и понимание жизненного цикла продукта (опыт работы с ними – преимущество)