Как закрыть вакансию ml product manager

Question

Подбор персонала #Вопросы и ответы 23 октября 2024

Как закрыть вакансию ml product manager

1162

11

17

1 минут чтения

Коллеги, делюсь сложным кейсом. Нужен редкий специалист ML Product Manager:

Вакансия требует от кандидата глубокого понимания машинного обучения и Data Science, а также опыт работы в качестве продакт-менеджера. Таких специалистов на рынке не так много, поскольку обычно специалисты либо сосредоточены на технической стороне (ML-инженеры, Data Scientists), либо на управленческой (продуктовые менеджеры).

Кандидат должен уметь не только разрабатывать и настраивать алгоритмы, но и видеть бизнес-ценность их внедрения, а также уметь управлять командой и проектом. И требование к знанию английского С1

Текущие сложности закрытия вакансии:

Узкий круг специалистов с опытом продакт-менеджмента в сфере AI и пониманием специфики внедрения ML-решений в бизнес-процессы. Большинство кандидатов обладают либо глубокими техническими знаниями, либо опытом управления продуктами, но редко совмещают оба навыка.
Высокий уровень ожиданий по знаниям и опыту: наличие опыта работы с облачными платформами, умение работать с данными, знание специфики сферы и стандартов документации (ГОСТ).
Требование к высокому уровню знания английского языка.

Требования из вакансии:

Опыт работы на позиции Product Manager с фокусом на ML/AI-продукты от 2,5 лет.
Уверенное знание методов машинного обучения, опыт работы с Python и SQL.
Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, Google Cloud) и навыки работы с большими данными.
Понимание принципов кросс-командного взаимодействия и навыки общения с клиентами, включая объяснение сложных технических концепций.
Английский язык на уровне C1 и выше, готовность участвовать в международных проектах.
Знание нотаций BPMN и UML, понимание ГОСТов 19 и 34 серии будет преимуществом.

Популярное по теме

90 чек-листов по всем направлениям для HR и бизнес-тренеров: подборка от экспертов hrtime.ru

Полезные инструменты по подбору, оценке персонала, обучению, консалтингу, разработке СОТ, корпоративной культуре, коучингу, кадровому учету и карьерному консультированию в одном месте.

Посмотреть подборку

На текущий момент уже проведено ряд активностей по поиску кандидатов, включая размещение вакансии на специализированных IT-ресурсах, поиск кандидатов через рекомендации. Воронка подбора выглядит следующим образом:

Просмотрено резюме: 520 кандидатов, из них большинство не обладали нужной комбинацией технических и продуктовых навыков.
Проведены первичные скрининги: 57 кандидатов, из которых только 8 подошли для дальнейшего детального интервью.
Собеседования: 5 кандидатов, из них двое были приглашены на финальные интервью с командой.
На финальном этапе: один кандидат не прошел по уровню английского языка, другой отказался из-за ожиданий по заработной плате (принципов ее формировании).

Ищу дальше, уверена, что такие ребята есть на рынке, вопрос времени.

Мой вопрос к рекрутерам: с развитием нейросетей и искусственного интеллекта сталкиваетесь ли вы с запросами на необычные вакансии? Есть ли в вашей работе особенности, которые помогают находить кандидатов с редкими навыками, которые ещё не стали массовыми?

Поделиться статьей

Интересует стоимость подбора?

Опишите кратко вакансию: сфера, требования, уровень позиции и я дам оценку

Автор материала - Ольга Енютина

Помогаю с подбором персонала

Елена Берилло

ТОП-30

425

Карьерный консультант. HR-эксперт

Здравствуйте, Ольга!
Я не занимаюсь подбором, но если бы мне нужно было закрыть вакансию ML Product Manager, я бы выделила ключевые навыки и рассмотрела кандидатов, подходящих хотя бы на 60–70%. Взаимодействовала бы с профессиональными сообществами, где могут быть подходящие специалисты. Обратилась бы к выпускникам профильных курсов.

2024-11-05 14:36 9

Воропаева Ольга

ТОП-30

791

Карьерный консультант, HR-эксперт, ICU Professional Coach

Ольга, здравствуйте! Это действительно сложная вакансия, поскольку сочетание глубоких знаний в ML и продакт-менеджмента встречается редко. Чтобы ускорить и оптимизировать поиск, рекомендую пересмотреть подход к требованиям. Можно выделить ключевые навыки и подобрать кандидата, который соответствует хотя бы 60–70% из них, с планом на дообучение. Приоритизация навыков позволит сфокусироваться на самых важных критериях и расширит воронку поиска. Также обратите внимание на такие каналы как узкоспециализированные AI и продакт-сообщества, где могут быть потенциальные кандидаты, готовые к развитию.

2024-10-29 15:34 8

Пётр Коробицын

ТОП-30

1736

Грейдинг, система KPI, компенсации и льготы, коучинг

Ольга, добрый день!
Вы подняли действительно интересный и сложный вопрос, и ваш кейс с поиском ML Product Manager не может оставить равнодушным. Рынок сейчас действительно насыщен запросами на специализированные навыки, и такие вакансии, как ваша, становятся настоящим вызовом.
Согласен, что с развитием технологий становится все сложнее находить специалистов, которые совмещают редкие навыки. Многие компании, которые внедряют AI-решения, сталкиваются с аналогичными трудностями. Я наблюдаю, что сейчас появляется необходимость в создании портфелей, где кандидаты смогут продемонстрировать как свои технические, так и управленческие навыки.
Также могу отметить, что поиск через сообщества и профессиональные группы в соцсетях становится всё более эффективным. Например, участие в специализированных мероприятиях или вебинарах может не только помочь вам завести связи с нужными людьми, но и услышать о потенциальных кандидатах от их коллег. К тому же, не стоит недооценивать платформы для фрилансеров; часто там можно найти талантливых специалистов, которые уже работают над интересными проектами.
Еще один подход — рассмотреть возможность обучения и развития перспективных талантов внутри компании. Некоторые предприятия начинают внедрять менторские программы, где технические специалисты получают знания управления продуктами. Это займет время, но в будущем даст вам своих «домашних» экспертов с необходимыми навыками.
В целом, такой специалист, как ML Product Manager, однозначно востребован, и я уверен, что вы в конечном итоге найдете подходящего кандидата.

2024-10-28 18:52 1

Ксения Страхова

HR-клуб

37

Коуч, бизнес-тренер, HR-эксперт. Тренинги, обучение, стратегические сессии

Добрый день! Да, в условиях растущего спроса на специалистов с редкими компетенциями, особенно в сфере AI и ML, такой кейс становится типичным. Подбор кандидатов, сочетающих технические навыки и опыт продуктового управления, действительно сложен. Часто сталкиваюсь с вакансиями, где нужен уникальный профиль, и использую несколько подходов, чтобы расширить охват и привлечь подходящих кандидатов:

Нетворкинг и узкие профессиональные сообщества: участвую в специализированных IT- и AI-форумах, где можно напрямую взаимодействовать с сообществами ML-специалистов и продуктовых менеджеров.

Таргетированное привлечение через образовательные платформы: обращаюсь к выпускникам специализированных курсов или программ, фокусирующихся на Product Management и Data Science.

Поиск по международным базам кандидатов: иногда подходящие специалисты работают удалённо в международных проектах.

Талант-пулы и программы стажировок: если есть готовность развивать кандидатов с нужной базой, но не полным соответствием профилю, можно создать внутренний трек по развитию таких сотрудников.

Согласна с вами, вопрос времени и выстроенной стратегии, чтобы охватить редкие навыки и закрыть такую вакансию.

2024-10-26 11:43 4

Инесса Шелест IT-рекрутинг

ТОП-30

1052

💢Senior IT Рекрутер 💢HR BP💢Карьерный консультант IT

Ольга, и опять ГОСТы! ))
В моём кейсе тоже были они, но у меня жестче, он должен уметь писать техническую документацию по ГОСТам.
Ваш план действий в решении задачи очень логичный и последовательный для первого этапа.
Аналогичные позиции и другие из ML / machine learning у меня в работе активно начали приходить с 2013 года.
Поэтому готова дать свои рекомендации:
+ у Вас в этой задаче есть возможность сделать разделение функций на 2 единицы. Это увеличит эффективность сотрудников и разницы в сумме ЗП на 1 или на 2 не будет существенной и покроется за счёт результативности 2 вместо 1.
+ разделение уместно в этой ситуации и потому что техническая экспертиза в равной степени важна как и управленческая/ менеджерская и одинаково хорошо в двух абсолютно разных направлениях, которые требуют абсолютно разных компетенций ---на практике невозможно. Обязательно что-то будет проседать.
+ нетворкинг--это тот метод, который Вам поможет сформировать качественный поток кандидатов.. Для меня здесь сработала бы своя база, которая формируется с 2013 года.
+ прямой поиск. Активное формирование потенциально интересных источников где есть аналогичные задачи и соответственно аналогичные по задачам сотрудники.
+ Обратила внимание что у Вас тоже на первом этапе результативность воронки составила 10%. По этому параметру рекомендую внимательнее пересмотреть фильтры, чтобы расширить воронку.
У меня вопрос: сколько времени в работе эта вакансия?

2024-10-23 23:00 1

Екатерина Глебовская

ТОП-30

627

Эксперт в сфере подбора персонала, HR-консультант

Ольга, вакансии с техническим и бизнесовым стеком одновременно появляются в запросах регулярно (руководители проектов по внедрению, продуктовые менеджеры, проджект менеджеры). Английский от С1 - тоже частый запрос, в моем пуле вакансий за последний год таких вакансий большинство. А вот работа в сфере, которая существует всего несколько лет, а заказчики хотят кандидатов с опытом 2-3 года, это челлендж)
Недавно собирала отдел Influence Marketing в компанию, реализующую онлайн продажи в Tik-Tok Shop. Заказчик пришел по рекомендации, с запросом на формирование сильной команды. Нужны были менеджеры, которые не просто умеют связываться с блогерами, а имеют экспертизу в оценке эффективности каждого типа публикации у каждого блогера и нацелены не на количество выходов, а на объем продаж после публикации.
На первом этапе я проанализировала систему мотивации и ее соответствие целям компании и предположила ее переформатировать, чтобы привлечь кандидатов, нацеленных на результат. Далее создала EVP и начала поиск по ключевым каналам. К моему удивлению, кандидаты не только были в достаточном для выбора количестве, но и демонстрировали уровень знаний и навыков, даже выше, чем ожидалось.
Отдел был полностью укомплектован за 2 недели.

2024-10-23 20:10 10

Показать все комментарии