Ведущий продакт-менеджер AI/ML-продукта Business Insights
Summary
Lead Product Manager for Avito's internal AI/ML "Business Insights" platform that extracts voice-of-customer from dialogues using NLP/LLM. Day-to-day: build self-service research tools for unstructured data, integrate omnichannel feedback (calls, chats, support, reviews), and balance LLM scoring cost with insight delivery speed.
О команде: AI Speech Lab — внутренний ML-продукт Авито. Мы анализируем тысячи пользовательских диалогов, чтобы повышать эффективность продаж и находить точки роста для продуктов Авито.Мы создаём платформу Business Insights, которая извлекает «голос пользователя» из диалогов и оцифровывает его. Платформа помогает быстро понимать реальные потребности пользователей, объединяя глубокую качественную обратную связь — контекст и живые цитаты — с количественной оценкой её массовости. Это сокращает время получения инсайта для продуктовых исследований с нескольких недель до 15 минут.
Примеры будущих задач: развивать продукт, который помогает пользователям самостоятельно находить ответы и проводить исследования по неструктурированным данным без привлечения ML-команды или аналитиков;выстроить доверие к данным платформы среди лидеров вертикалей и продуктовых команд. Сделать инструмент частью процессов принятия решений, обеспечив прозрачность и доказуемость инсайтов, например через быстрый переход к живой цитате;вывести продукт за пределы звонков B2B-продаж: интегрировать текстовые чаты, обращения покупателей в поддержку и отзывы, чтобы создать единую омниканальную картину;найти баланс между стоимостью LLM-скоринга, репрезентативностью выборки и скоростью, чтобы сократить время ожидания инсайта с нескольких часов до 15 минут.
Будет здорово, если вы: имеете от 3 лет опыта в DS/ML или Data-продуктах и практический опыт с LLM-приложениями;умеете работать с количественным и качественным фидбэком: систематизировать разрозненную обратную связь, находить корневые проблемы пользователей и переводить их в язык оцифрованных метрик;умеете работать с данными: читать и проверять витрины в SQL, корректно ставить задачи DS/DE и принимать результаты.Дополнительно:создавали селф-сервис-инструменты для аналитики или платформы внутренних данных;работали с неструктурированными данными: NLP, текстами, аудио, системами речевой аналитики или VoC;понимаете специфику B2B-домена, процессов продаж или клиентского сервиса.