Product Owner по подбору пар Social Discovery GroupОпубликовано 26.10.2026

139K ₽–173K ₽/мес

Опубликовано 26.10.2026

оценка на руки

Удалённо Middle Social Discovery Product Management

139K ₽–173K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Роль Product Owner связана с направлением подбора пар в Social Discovery Group. Вакансию можно выполнять удалённо; зарплата выплачивается в валюте.

Кто здесь добьётся успеха

→

Понимает продуктовые метрики сервиса знакомств и подбора пар — например, конверсию в взаимный интерес, качество рекомендаций, удержание и возврат пользователей — и умеет превращать их изменения в проверяемые гипотезы.

→

Сочетает продуктовое мышление с вниманием к пользовательскому опыту: замечает, где анкеты, фильтры или алгоритм рекомендаций создают трение, и расставляет приоритеты между удобством, релевантностью подбора и целями бизнеса.

→

Как специалист среднего уровня, способен самостоятельно вести цикл продуктовых изменений: формулировать требования, согласовывать работу дизайна и разработки, запускать эксперименты и оценивать результат по данным.

→

Комфортно работает удалённо и асинхронно: ясно фиксирует решения и контекст, поддерживает рабочий ритм с распределёнными коллегами и учитывает международную аудиторию Social Discovery Group.

Ресурсы для обучения

→Анна Грязева: эксперт блога Яндекс ПрактикумаКурс

→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс

Карьерный путь

Product Owner по подбору пар (Сейчас)→Старший Product Owner направления подбора и рекомендаций (Через 1–2 года)→Руководитель продуктового направления знакомств и персонализации (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка ПО для управления продуктами, 2026

$28B

Прогнозируемый среднегодовой рост рынка, 2026–2030

13%

Внедрение генеративного ИИ в продуктовых командах

около 40%

Рост глобальных инвестиций в генеративный ИИ, 2024 год к 2023 году

+92%

Навыки и требования

Обязательные

Product Management

Растущий спрос

Эксперименты и A/B-тестирование: формулирование гипотез, дизайн тестов и оценка причинного эффектаПродуктовая аналитика: SQL, воронки, когортный анализ и событийная аналитикаПрикладное использование ИИ в discovery: синтез интервью и обратной связи, прототипирование и оценка AI-функций

Снижающийся спрос

Управление продуктом по фиксированному годовому плану без регулярной проверки гипотезПриоритизация только по экспертному мнению и статическим спискам требований, без данных об использовании продукта

Тренды отрасли

ИИ ускоряет discovery, но не заменяет проверку решений

В опросе McKinsey 2024 года 65% респондентов сообщили о регулярном использовании генеративного ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Для Product Owner это практический инструмент суммирования интервью и обратной связи, но гипотезы и выводы следует проверять на пользовательских данных и экспериментах.

Эксперименты становятся частью постоянного цикла разработки

По данным State of Experimentation 2024 от Statsig, команды всё чаще используют A/B-тестирование для оценки продуктовых изменений. Для роли, связанной с подбором пар, полезно тестировать этапы воронки, правила рекомендаций и качество совпадений, заранее определив метрики вроде доли взаимных совпадений и удержания.