За последние 3 месяца провёл около 30 собеседований на роль AI Product Manager. Подсобрал свои впечатления, и вот что могу порекомендовать кандидатам:

1️⃣ Прокачайте продуктовые метрики

Недостаточно просто знать слова ARPU, retention и GMV. Нужно понимать, как они связаны между собой, как из них собирается дерево метрик и как конкретно ваш продукт на них повлияет. Учитесь раскладывать бизнес от источников дохода до конечных продуктовых метрик.

Отдельно важно уметь видеть не только общие бизнес–результаты, но и промежуточные сигналы, которые подсвечивают проблему в продукте.

2️⃣ Научитесь оцифровывать бизнес–смысл на язык Data Science

Важно понимать базовые этапы создания ценности из больших данных: определяем цель, выбираем метрики, ищем данные, обучаем модель, валидируем результат, запускаем A/B–тест, в случае успеха катим в прод.

Звучит просто, но 90% кандидатов упускают определение цели и метрик. А про A/B–тесты и вовсе вспоминают только 10%. Самый провальный вопрос – где взять данные для обучения модели, только пару человек смогли ответить без подсказок.

3️⃣ Рассуждайте вслух и не читерите с LLM

Примерно 20% кандидатов используют LLM прямо во время собеседования. Такое поведение легко палится по паузам, бегающему взгляду, стуку клавиатуры и, особенно, по тому, как «идеальный» ответ моментально рассыпается на первом же вопросе в глубину.

Когда кандидат думает сам, это видно сразу: прослеживается живая логическая цепочка рассуждений, а не прочитанный ответ из ChatGPT.

4️⃣ Подготовьте краткий рассказ об опыте в разрезе вакансии

Около 50% приходящих не могут внятно ответить на вопрос: «Как твой опыт поможет тебе на этой позиции?». Кто–то рассказывает о себе без чёткой структуры, кто–то начинает путь со школьной скамьи. Всё не то.

Идеальный кандидат после вводной части выдаёт чёткую выжимку на 3–5 минут: — Я делал похожие проекты тут и тут (цель, метрики, результат, команда). — Вот этот конкретный опыт поможет мне с вашими задачами (цель, метрики, результат, команда). — Ещё я умею раз, два и три.

▶️ Готовьтесь, проходите мок–интервью заранее, качайте понимание бизнеса, метрик и умение дать структурный ответ по делу.

#HR #career #ML #work #СинтезОпыта #productmanagement