Ведущий продакт-менеджер команды ранжирования и балансировки коммуникаций
В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com
О команде
Наша команда фокусируется на алгоритмах управления коммуникациями: балансировке автоматических рассылок, выбор лучшего сообщения под состояние пользователя с учётом его истории и real-time сигналов. Направления, которые войдут в зону ответственности продакта:
— Две ключевые подсистемы: оптимизация частоты и времени отправки (frequency & send-time). Сейчас ранняя стадия — MVP подтвердили ценность, масштабируем и шлифуем качество.
— Алгоритмическая генерация контента и сегментов: учимся автоматически подбирать суперрелевантные офферы/сообщения, что невозможно делать вручную редакторами на нужном масштабе.
— Alg-segmentation вместо ручной: маркетологи сегодня собирают сегменты вручную (часто с пересечениями/пропусками); наша цель — алгоритмически сужать/расширять/очищать сегменты и поддерживать их актуальность.
Примеры будущих задач:
- Разрабатывать и масштабировать ML-алгоритмы ранжирования и балансировки коммуникаций, повышающие конверсию при контроле давления на пользователей.
- Запускать и приоритизировать ML-инициативы: генерация сегментов, look-alike-модели, uplift-моделирование для промокодов.
- Вести полный цикл продуктовых гипотез: постановка целей, дизайн A/B-тестов, анализ через глобальные контрольные группы, формирование roadmap.
- Совместно с DS и инженерами выстраивать MLOps-процессы (эксперименты, мониторинг, explainability).
- Работать с горизонтальными командами для интеграции алгоритмов в CRM-стек.
- Обеспечивать рост ключевых метрик: uplift DTB, снижение дубликатов коммуникаций, удержание в каналах <1% unsub.
Будет здорово, если вы:
- Опыт продакт-менеджмента в B2C-продуктах.
- Опыт запуска ML-моделей в прод (рекомендательные системы, сегментация, ранжирование).
- Глубокое понимание методов A/B-тестирования. Будет плюсом опыт работы с глобальными контрольными группами.
- Понимание CI/CD для ML, знакомство с feature store, batch/real-time scoring.
- Умение формулировать продуктовую ценность алгоритмов для бизнеса и пользователей.
- Высокая насмотренность в персонализации и коммуникационных платформах.
