Block

Key Responsibilities Global Fulfillment Execution & Partner Performance Own fulfillment outcomes from order release through shipment confirmation for customer orders, replacements, inventory transfers, and other fulfillment flows. Monitor order accuracy, processing timeliness, backlog, holds, and shipment exceptions;

Зарплата не указана

Задачи: — Владение стратегией и дорожной картой AI-продуктов, которые имеют значение — Определение возможностей автоматизации, основанных на реальных пользовательских проблемах и измеримых бизнес-результатах — Превращение неоднозначных, высокорисковых проблем в четкое направление продукта и требования — Тесное сотрудничество с инженерами ML, дата-сайентистами и исследователями по целям моделей, стратегии данных, оценке и порогам качества — Проектирование и проведение экспериментов для быстрой проверки идей и обучения — Определение поведения продукта в различных сценариях успеха, неудач и крайних случаев — Установка и владение метриками точности, безопасности, задержки, надежности и доверия пользователей — Работа с дизайном для создания интуитивных, прозрачных и безопасных взаимодействий человека и AI — Сотрудничество с юридическим отделом, службой безопасности и комплаенсом для выпуска ответственного AI в регулируемых средах — Руководство кросс-функциональным выполнением от концепции до запуска и постоянного улучшения Требования: — 7-10 лет опыта управления продуктами с успешным опытом выпуска AI- или ML-продуктов — Глубокое техническое понимание систем машинного обучения, включая циклы обучения, оценку, дизайн подсказок, конвейеры данных и ограничения реального времени — Опыт проведения структурированных экспериментов, таких как A/B тесты и офлайн-оценки моделей — Настоящее чувство ответственности и способность вести сложные инициативы без ожидания разрешения — Четкие и убедительные коммуникативные навыки для исполнительной, технической и операционной аудитории — Опыт работы в масштабируемых, высокорисковых или регулируемых средах, таких как риск, комплаенс или операции — Сильное понимание качества AI, безопасности и ответственного использования — Практический опыт работы с LLM, мультимодальными моделями или прикладным генеративным AI Желательно: — Техническое или аналитическое образование — Знание процессов GTM (lead-to-opportunity, opportunity-to-cash, отслеживание жизненного цикла клиента) — Знание инструментов GTM (например, CRM, outreach, управление кампаниями/путешествиями, CPQ, решения для обогащения данных)

Зарплата не указана