Оффер на AI Product manager

Оффер на AI Product manager Один из моих ребят получил оффер на новую позицию AI product manager. Зп 300к . Он будет ответственен за внедрение ИИ в разные процессы компании. Поиск узких мест, анализ нужно ли вообще внедрять LLM, агентов, RAG и тд. Да конечно это не 600к, но учитывая текущий рынок сам поиск и собеседования прошло легко просто если сравнить с дефолтной позицией. Новые профессии появляются прямо на глазах. Это все тот продакт, но уже со знанием ИИ специфики и умеющие быстро грамотно применять новые инструменты. У AI Product Manager появляются специфические компетенции: - Понимание LLM, RAG, агентов и ограничений этих технологий. - Оценка качества недетерминированных систем. - Выбор между классической автоматизацией и ИИ. - Работа с экономикой инференса, latency и качеством моделей. - Проектирование AI-продуктов и оценка их бизнес-эффекта. Вопросы с собеса: 1. Как вы проверяли пропуски и некорректные данные в ответах агента? Как собирали обратную связь? 2. Что делали, если качество ответов агента снижалось? Был ли такой случай? 3. Как была устроена архитектура агента и как выглядела цепочка его работы? 4. Как система выбирала, какие параметры получать из разных источников? 5. Как проверяли результат работы ассистента? В чём выражался эффект и на сколько пользователей его раскатили? 6. Как выбирали модель и определяли необходимый размер модели? Кто принимал это решение? 7. Что это были за инциденты, в которых удалось сократить время обнаружения и решения с 2–4 часов до 5–10 минут? В рамках какого проекта они возникали? 8. Почему для решения проблемы понадобился продукт, если мониторинг и алертинг могли обеспечить ИТ-системы? 9. Что делали с данными, которые собирали через мониторинг и алерты? Куда передавали информацию и как был организован процесс реагирования? 10. Как возник проект RAG-ассистента? Кто был инициатором и как была организована команда? 11. Кто участвовал в разработке? Как ставились задачи по ИИ и как выбирали модель или агента?