AI/ML
Product Manager
Изучи навыки Искусственного интеллекта
Машинное обучение в работе и pipeline-процессах
Улучши текущие навыки для повышения квалификации
Ближайший поток: 9 апрель 2025 /// ✱ ///
Ближайший поток: 9 апрель 2025 /// ✱ ///
Ближайший поток: 9 апрель 2025 /// ✱ ///
Ближайший поток: 9 апрель 2025 /// ✱ ///
Ближайший поток: 9 апрель 2025 /// ✱ ///
Когда
Начало 9 апреля
2025 года
2025 года
Срок
Курс длится
8 недель
8 недель
Уровень
Опыт работы ПМ от
1 года
1 года
Формат
Онлайн, но с большим упором на практику
Радмир Тукаев
ML Product Manager Airba Group
7+ лет опыта работы в ПМ
ex-ML Product Manager в Magnit
ex-ML Product Manager в Uzum
ex-BigData Product Manager в Beeline
ex-BA Sberbank
Course author
Автор курса
Course Program
Программа курса
Занятие 1: Обзор AI/ML в современных продуктах
- Что такое ML-продукты и где они применяются
- Разбор хайпа вокруг AI/ML: возможности и ограничения
- Когда ML приносит ценность, а когда его применение не оправдано
- Краткий обзор LLM и современных трендов в AI
- Роли в ML-продуктах: от Data Scientist до ML Engineer и продакт-менеджера
- Результат: Студенты получат общее понимание экосистемы AI/ML и увидят, как именно технологии влияют на продуктовые решения.
Занятие 2: Роли, задачи и базовые технологии
Воркшоп 1: Кейс “Делаем поиск”
- Обзор профессии Data Scientist и других ключевых специалистов
- Типы ML-задач: классификация, регрессия, кластеризация и др.
- Основные алгоритмы и модели (решающие деревья, коллаборативная фильтрация и др.)
- Организация команд: как выстраивать взаимодействие между бизнесом и техническими специалистами
Воркшоп 1: Кейс “Делаем поиск”
- Определение ключевых метрик для поисковых систем
- Этапы реализации поиска
- Анализ ранжирования
Занятие 3: Идея, гипотеза и метрики
- Обзор этапов ML-проекта (DS Lean)
- Постановка гипотез, поиск аплифтов, определение целей и ключевых метрик
- Оценка бизнес-ценности: когда нужен ML и как его оправдать
- Составление технического задания для фичи: качество, скорость, допустимые погрешности
- Этика и управления рисками в AI/ML
- Результат: Умение формировать гипотезы и определять показатели успеха для будущего ML-продукта.
Занятие 4: Данные – основа ML проекта
Воркшоп 2: Кейс “Делаем персонализированные рекомендации”
- Качество данных: разметка событий, сбор, очистка, анализ и подготовка датасетов
- Вопросы разметки данных: когда нужна ручная аннотация (ассессоры, Яндекс.Толока)
- Настройка автоматизированного контроля качества (автотесты, мониторинг, алерты)
- Практический мини-воркшоп: анализ примеров, очистка и подготовка небольшого датасета
Воркшоп 2: Кейс “Делаем персонализированные рекомендации”
- Особенности разработки рекомендательных систем
- Метрики, оценка качества рекомендаций
Занятие 5: Процесс разработки модели
- Выбор метрики для оптимизации (оффлайн метрика, оффлайн валидация)
- Процедуры обучения модели, особенности разметки в оффлайне
- Организация code review, управление версиями с помощью Git
- Результат: Понимание жизненного цикла обучения модели и методик ее оценки до запуска в продакшн.
Занятие 6: Стратегия запуска и тестирование
- Планирование запуска продукта: от пилотного запуска до масштабирования, грамотный UX/UI в продуктах на базе ML.
- Проведение A/B тестов: цели, методология, анализ результатов
- Коммуникация ценности ML для пользователей и внутренних стейкхолдеров
- Развертывание нескольких алгоритмов с последующим отбором лучшего решения
- Анализ ROI, оценка альтернативных издержек и мониторинг пост-запуска
- Результат: Навыки планирования и оценки эффективности запуска ML-продукта с акцентом на измерение бизнес-результатов.
Занятие 7: Как адаптировать AI под свой продукт?
- Embedding & attention: как LLM "запоминают" и "понимают" данные
- Fine-tuning LLM: когда нужно, а когда можно обойтись промптами
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): альтернатива fine-tuning
- Применение AI/LLM в продуктах: чат-боты, контент, помощь классическим МЛ-моделям и др.
- Воркшоп 3: LLM как помощник менеджера продукта
Занятие 8: Резюме, кейсы и аналитика
- Итоговый обзор пройденного материала
- Чек-лист проверки ML проекта, оценка NPS и обратной связи
- Обсуждение этических вопросов, рисков и управления ожиданиями
- Рекомендации для пет-проектов и профессионального развития
- Ответы на вопросы, анализ рынка и советы от экспертов
- Бонус: Анализ вакансий ML PM
- Результат: Закрепление знаний, понимание текущих трендов и готовность к дальнейшему развитию в области ML-продукт менеджмента.
Price
Стоимость обучения
тариф
Pro
400 000 ₸
240 000 ₸
база интервью вопросов
от 50+ компании
от 50+ компании
более 40 закрытых гостевых лекции
индивидуальный аккаунт на платформе
доступ в закрытую
telegram-группу с вакансиями
telegram-группу с вакансиями
гостевые спикеры от топовых КЗ
и зарубежных ИТ компаний
и зарубежных ИТ компаний
сертификат о прохождении курса
работа над реальными продуктовыми кейсами компании
доступ к материалам доступен
12 месяцев после окончания курса
12 месяцев после окончания курса
30 минут 1-1 консультация CV
и профиль карьеры
и профиль карьеры
техническое интервью от Senior PM крупных ИТ компании
менторская программа:
6 сессий по 1 часу
6 сессий по 1 часу
индивидуальный Roadmap
публикация в Media
Доступно в рассрочку
от 40 833 ₸ x 12 мес.
Заполните форму ниже чтобы записаться на курс по тарифу Standard
Мы свяжемся с Вами и все подробно расскажем
Заполните форму ниже чтобы записаться на курс по тарифу Pro
Мы свяжемся с Вами и все подробно расскажем
Заполните форму ниже чтобы записаться на курс по тарифу VIP
Мы свяжемся с Вами и все подробно расскажем
Feedback
Отзывы наших студентов
→
←
FAQ
Ответы и вопросы
Курс подходит всем, в том числе и для начинающих в ИТ сфере и желающих освоить профессию Продакт-менеджера и тем, кто хочет работать над продуктом
Мы 100% гарантированно возвращаем ваши деньги в первую неделю, если вам не понравится и если поймете, что Продакт менеджмент не для вас
Да, но зависит от вашего опыта и как вы подготовите ваши кейсы. Но есть ребята после окончания нашего курса устраивались на работу, повышали грейд или вообще меняли профессию
Таких нет, главное - ваше желание!
Курс длится 8 недель. Еженедельно у вас будут 2 онлайн лекции, и 4 заранее записанных видео для выполнения задач. Также, освоение новых инструментов таких как Jira, Amplitude. Будут платные закрытые материалы и интервью с вашим одногруппником (P2P interview sessions)
Остались вопросы?
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c Политикой конфиденциальности
На каждый поток выделяем - 20 количество мест
Оставьте контакты и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Как зарождался Продуктовый Менеджмент в Kolesa и Kaspi?
Our podcasts
Наши подкасты
1Fit - сколько стоит сейчас и почему закрылись в Лондоне?
Как найти работу Продуктового Менеджера зарубежом?
Продуктовый подход в самых быстрорастущих стартапах ЦА
Меню
ProductBee© 2024. Все права защищены
Резиденты
Записаться
Заполните форму ниже чтобы записаться на курс