Собеседование на AI PM в Premier
Содержание:
Почему Premier — особенный работодатель для AI PM
Premier — VOD-сервис «Газпром-Медиа», специализируется на оригинальном контенте, российских сериалах, шоу, ТВ-каналах и спортивных трансляциях. Аудитория — миллионы подписчиков, особенность — много premium-контента производства собственной компании. Для AI PM это значит работу с recsys-продуктом, где важна интеграция с редакцией: AI не заменяет «руку человека», а помогает массово персонализировать кураторские подборки.
AI PM в Premier отвечает за фичи на стыке рекомендаций, video AI и retention: персонализация главной и блок «похожее», поисковое ранжирование, авто-теги к видео, генерация постеров и описаний, NLP для метаданных, retention prediction подписки, LLM-чатбот в саппорте. Главный челлендж — у «Газпром-Медиа» большая бэк-каталоговая библиотека (включая ТВ-каналы) и трендовые премьеры; нужно балансировать новизну, лояльность к редакторским selection и личные предпочтения.
Стек: classical recsys (CF, ALS, two-tower) + gradient boosting для ranking, CV-модели для video AI, LLM (commercial + open-source) для NLP, ClickHouse для аналитики, A/B-инфраструктура с retention-tracking.
Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Premier.
Информация основана на публичных источниках и опыте кандидатов. Команды Premier используют разные процессы — уточняйте у рекрутера.
Этапы собеседования
Цикл — 4-5 этапов, 2-3 недели.
1. HR-скрининг (30-45 минут)
Рекрутер проверяет AI-фокус, базовое ML, опыт в media/streaming/recsys. Любой experience с VOD, ТВ или e-commerce-recsys — большой плюс. Готовь питч на 90 секунд.
2. AI / ML grounding (45-60 минут)
С ведущим PM или ML-лидом. Темы: recsys-метрики (NDCG, MAP, watch-time, freshness), cold start стратегии, ranking-подходы, особенности streaming для смешанного контента (VOD + linear-TV).
Подготовка: LLM-фичи, ML для PM.
3. Product кейс с AI-фичей (90 минут)
Дают кейс «спроектируй AI recommendation для VOD». Жди вопросов про аудиторию (новые vs давние подписчики), JTBD, UX, риски (filter bubble, popularity bias), метрики (watch-time, retention M+1), MVP. Сильные кандидаты сразу обозначают, что рекомендация = удержание подписчика.
Подготовка: Prompt engineering, RAG и context.
4. Metrics / experimentation (45 минут)
Эксперименты в VOD: short-term watch-time vs retention M+1. Готовь evaluation для генеративных моделей.
Подготовка: AI-метрики и evaluation.
5. Поведенческое (45 минут)
STAR. Истории про конфликт с командой контента, факап в проде, спор о приоритете.
Особенности по командам
Recommendation. Ядро: главная, «похожее», подборки. Тесно работает с редакцией. Подойдёт PM с recsys в media.
Video AI. Авто-теги, генерация постеров. Подойдёт PM с CV background.
NLP. Описания, генерация аннотаций, обработка отзывов. Подойдёт PM с NLP/LLM background.
Retention AI. Прогноз отписки, propensity-возврата, push-кампании. Подойдёт PM с lifecycle-marketing опытом.
Content discovery. Поиск внутри Premier, голосовой поиск. Подойдёт PM с search-recsys background.
Что Premier ценит в AI PM
AI понимание. Слабый: «возьмём recsys». Сильный: «two-tower + GBDT + diversity-injection; для постеров — diffusion».
Media / streaming context. Слабый: «увеличим CTR». Сильный: «оптимизируем watch-time и retention M+1».
CV / NLP fluency. Понимание video transformers, CLIP, LLM.
Business metrics. «Retention M+1 +2.3 pp, watch-time per session +18%, churn М+1 -8%».
Cross-team. Редакция «Газпром-Медиа», маркетинг, продакт-подписки, ML.
Как готовиться: план
За 4-6 недель до планируемого собеса:
- Неделя 1 — ML базовые + recsys primer. ML для PM.
- Неделя 2 — LLM + CV глубже. Параллельно — прорешай вопросы по Python, ML и SQL в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. LLM-фичи.
- Неделя 3 — Prompt + RAG. Prompt engineering, RAG.
- Неделя 4 — Cost / latency. AI cost и latency.
- Неделя 5 — Mocks + behavioral. Mock-кейс recsys VOD.
- Неделя 6 — Polish. Перечитай Netflix Tech Blog, новости Premier и «Газпром-Медиа».
Частые ошибки
«Добавим chatbot» без бизнес-кейса. Слабо: «AI-бот». Сильно: «70% тикетов типовые „почему списали“; LLM-бот с RAG в FAQ закроет 50%, retention +8 pp».
Игнор hallucinations. Слабый: «модерируем». Сильный: «для money — обязательная подстановка из биллинга».
Без media / streaming. Слышно по фразам про CTR. Изучи watch-time, retention M+1.
Без CV знаний. Слабый: «обучим CNN». Сильный: «video transformer для tagging».
AI metrics only. Слабо: NDCG. Сильно: «retention M+1 +2.3 pp = 75М LTV-лифт».
Связанные темы
- Собеседование на AI PM
- LLM-фичи в продукте
- Prompt engineering
- RAG и context
- AI-метрики и evaluation
- AI cost и latency
FAQ
Удалёнка в Premier для AI PM?
Гибрид и удалёнка распространены.
Зарплатные вилки 2026?
Middle AI PM: 340-490k. Senior: 490-720k.
Английский нужен?
Базовый — желательно для чтения research-статей.
Сколько этапов?
4-5 этапов, 2-3 недели.
Это официальная информация?
Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера — команды и грейды могут менять процесс.