Настройка и развитие процессов деливери: планирование бэклога, организация рабочих флоу, досок задач, фасилитация командных церемоний;
определение и внедрение системы метрик, отражающих эффективность деливери и качество выполнения задач;
контроль выполнения квартальных планов и приоритетов по задачам, техдолгу и продуктовым инициативам;
отслеживание метрик по дефектам (багам), поддержание стабильности продукта;
координация сроков и взаимозависимостей задач с другими командами разработки;
погружение в технические детали: разбор и приоритизация задач совместно с инженерами и аналитиками.
понимание ML‑цикла: практический опыт с ML lifecycle: сбор данных, фиче‑инжиниринг, тренировка, валидация, деплой и ретренинг;
навык постановки и проверки data‑quality checks, опыт работы с метриками data drift и мониторингом фичей;
понимание механики онлайн-экспериментов, A/B-тестирования, стратификации трафика, анализа результатов;
будет плюсом: опыт в рекомендательных системах, информационном поиске, скоринге.