Ведущий продакт-менеджер AI/ML-продукта Business Insights

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

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.
Москва, ул. Лесная, 7
Поделиться
Скопировать ссылку Вконтакте Telegram WhatsApp