Компания KMF – лидер на рынке микрофинансирования с большими планами на будущее. Мы открыли более 116 офисов, получили множество наград и активно принимаем участие в важных для экономики Казахстана событиях. Поддерживаем «зеленые технологии», спорт, предпринимательство и т.д.
Что делать?
-
Формировать стратегию и развивать AI-продукты, направленные на повышение эффективности бизнес-процессов и улучшение клиентского опыта;
-
Управлять полным циклом разработки — от генерации гипотез и Discovery до внедрения моделей в продуктив и их последующего улучшения;
-
Собирать и приоритизировать требования от бизнес-подразделений (маркетинг, риск, обслуживание, продажи) для построения AI-решений под конкретные use-cases;
-
Разрабатывать и вести roadmap AI-продуктов, управлять бэклогом и ставить задачи для команд разработки и Data Science;
-
Оценивать качество и бизнес-эффект внедрённых моделей через метрики (ROI, uplift, accuracy, precision/recall, NPS, time-to-market и др.);
-
Взаимодействовать с командами данных, архитектуры и ИТ для интеграции ML-моделей в существующие системы Банка;
-
Контролировать соответствие решений требованиям безопасности, регуляторов и стандартов обработки данных;
-
Формировать систему обратной связи с пользователями и бизнесом для постоянного улучшения AI-продуктов;
-
Анализировать тренды в области AI/ML и генеративных технологий, искать новые возможности их применения в Банке;
-
Презентовать продукты и результаты их внедрения руководству, участвовать в формировании центра экспертизы по AI.
Если у вас:
-
Опыт работы Product Owner / Product Manager от 2–3 лет, желательно в проектах, связанных с AI/ML, Data Science или цифровыми продуктами;
-
Понимание принципов жизненного цикла AI-моделей — от постановки задачи и обучения до внедрения и мониторинга;
-
Опыт взаимодействия с командами data science, аналитики и ИТ-разработки.
-
Навыки постановки и приоритизации задач, работы с бэклогом и roadmap;
-
Понимание основ машинного обучения, генеративных моделей (LLM, CV, NLP) и метрик качества;
-
Умение оценивать бизнес-эффект внедрённых решений и формулировать ценность продукта для бизнеса;
-
Знание принципов Agile/Scrum/Kanban, опыт работы в кросс-функциональных командах;
-
Развитые коммуникативные навыки, умение презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами;
-
Высшее образование (техническое, математическое, экономическое или ИТ-направление);
-
Будет плюсом: опыт работы с платформами ML Ops, аналитическими системами, генеративными AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Copilot и др.).