Technikai product manager – AI részvénykereskedő alkalmazás

Stack

Feladatok

• ▹Egy termékvertikum végponttól végpontig való gazdája: eredmények és mérőszámok, érték, kockázat, függőség és stratégiai fontosság szerint rangsorolt backlog, tesztelhető elfogadási kritériumok
• ▹A műszaki tervezés alakítása a fejlesztőkkel: rendszerhatárok, a pénzmozgás helyessége (idempotencia, főkönyvezés, egyeztetés), harmadik fél által üzemeltetett csatornákra támaszkodás és azok kiesésének kezelése, hiba-, újrapróbálkozási és visszatérítési útvonalak, biztonság, késleltetés, skálázhatóság, helyreállítás
• ▹Nehéz kompromisszumok meghozatala a helyesség, a sebesség, a költség, a megbízhatóság és a felhasználói élmény között, és azok megvédése a fejlesztési, megfelelőségi vagy üzemeltetési vezetők előtt
• ▹Szabályozási korlátok kezelése elsőrendű termékbemenetként: engedélyezési kör, CDD/KYC és limitek, szankciós és PEP-szűrés, tranzakciófigyelés, adatrezidencia és adatvédelem
• ▹Az AI alkalmazása ott, ahol értéket ad: meghatározni, mit dönthet el, hol marad az ember a körben, hogyan értékelik, és mit tesz bizonytalanság esetén
• ▹Külső kapuk szerinti szállítás: funkciók készre fejlesztése feature flag mögött, élesítés csatornánként, ahogy a partneri és szabályozói kapuk megnyílnak
• ▹Együttműködés a fejlesztéssel, a dizájnnal, a megfelelőséggel, az üzemeltetéssel, a treasuryvel és a pénzügyi/egyeztetési csapattal

Elvárások

• ▹Termékvezetői tapasztalat: összetett technikai termék végponttól végpontig tartó gazdája, erős ítélőképesség és határozottság bizonytalanságban, a cél és a műszaki, szabályozási, működési valóság egyensúlyban tartása, szakmai egyenrangúság a senior fejlesztőkkel
• ▹Szilárd műszaki alapok: rendszertervezés (határok, adattárak, sorok és workflow-k, API-k, hibamódok, konzisztencia párhuzamosság mellett), tervdokumentumok olvasása, értékelése és megkérdőjelezése, architektúra és szekvencia felvázolása; éles kód írása nem szükséges
• ▹Tapasztalat szabályozott, nagy tétű területen (fizetés, banki szolgáltatás, pénzátutalás, biztosítás stb.), vagy bizonyítható gyors beletanulás; annak megértése, miért más a pénzmozgás
• ▹Gyakorlati tapasztalat LLM-alapú termékekkel: egy funkció kiértékelhetővé tétele (offline, online, emberi visszajelzés), reális hozzáállás a hallucinációhoz, a driftez és az adathiányhoz, és annak tudása, mikor nem szabad modellt használni
• ▹Erős angol kommunikáció

Előny

• ▹Mérnöki vagy erősen technikai PM-háttér
• ▹Zero-to-one tapasztalat
• ▹AI-központú fogyasztói termékek piacra vitele
• ▹Értékelési mérőszámok meghatározása ML/LLM-rendszerekhez
• ▹AI UX és hibakezelési érzék
• ▹Délkelet-ázsiai piaci tapasztalat

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Távmunka, a cég globálisan toboroz, több országban és időzónában működő csapatban
• ▹Gyors felvételi folyamat: a cél, hogy az interjúfolyamat kezdetétől számított 1 héten belül ajánlat szülessen

A munkáltatóról

A KIRA célja, hogy az emberek számára okossá, megbízhatóvá és elérhetővé tegye a pénzügyeket. 2019-ben építették meg az első mobil-első biztosítási platformot, amely ma Délkelet-Ázsia vezető biztosítási platformja, és most kiterjeszkednek a költekezésre, megtakarításra, befektetésre, pénzváltásra és utazásra. Csapataik világszerte, több mint 20 nemzetiséggel dolgoznak irodákból és távolról.