Data Product Lead LI.FIОпубликовано 01.11.2026

314K ₽–391K ₽/мес

Опубликовано 01.11.2026

оценка на руки

Удалённо Team Lead Crypto & Web3 Product Management data

314K ₽–391K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

В LI.FI открыта роль Data Product Lead. Вакансия предусматривает удалённую работу; зарплата выплачивается в валюте, конкретная сумма не указана.

Кто здесь добьётся успеха

→

Умеет превращать разрозненные потребности продуктовых команд в понятную стратегию работы с данными: определять приоритеты, формулировать требования и связывать инициативы с измеримыми результатами продукта.

→

Самостоятельно ведёт удалённую работу на уровне руководителя: задаёт направление, согласует решения с командами в разных часовых поясах и поддерживает прозрачность прогресса без постоянного контроля.

→

Имеет лидерский опыт в управлении продуктами и уверенно ориентируется в данных: способен обсуждать качество, доступность и применение данных с аналитиками и инженерами, не теряя из виду потребности пользователей.

→

Комфортно работает в технологичной компании с высокой неопределённостью: проверяет гипотезы, пересматривает приоритеты по результатам и выстраивает развитие направления данных, а не ограничивается ведением отдельных задач.

Ресурсы для обучения

→Анна Грязева: эксперт блога Яндекс ПрактикумаКурс

→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс

Карьерный путь

Руководитель продукта данных в LI.FI (Сейчас)→Директор по продукту данных или руководитель нескольких продуктовых направлений, связанных с данными (Через 1–2 года)→Вице-президент по продукту или руководитель продуктовой стратегии в технологической компании (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка ПО для управления продуктами, 2026

$28B

Годовой рост сегмента

12.4%

Внедрение AI в продуктовых командах

45%

Инвестиции в генеративный AI, 2025

$33.9B

Навыки и требования

Обязательные

Product Managementdata

Растущий спрос

Эксперименты и причинно-следственный анализ (A/B-тесты, uplift-моделирование)Генеративный AI и проектирование AI-продуктов (оценка качества, безопасность, экономика инференса)Data governance и управление продуктовой аналитикой (метрики, качество данных, каталоги и lineage)

Снижающийся спрос

Принятие продуктовых решений преимущественно по интуиции и разовым опросам вместо проверки гипотез даннымиРучная отчётность и продуктовая аналитика на статичных Excel-дашбордах без автоматизированных конвейеров данных

Тренды отрасли

AI становится частью продуктового цикла

В опросе McKinsey 2024 года 65% организаций сообщили о регулярном использовании генеративного AI хотя бы в одной бизнес-функции. Для Data Product Lead это означает необходимость задавать измеримые критерии качества AI-функций, отслеживать ошибки и стоимость инференса, а также проводить контролируемые эксперименты до масштабирования.

Переход от метрик активности к доказательству причинного эффекта

Продуктовые команды всё чаще связывают аналитику с удержанием, конверсией и выручкой, используя эксперименты и квазиэкспериментальные методы. Кандидатам полезно показывать кейсы, где изменение метрики подтверждено контрольной группой, а не только корреляцией или ростом числа событий.