Собеседование на AI PM в Premier

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

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.

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

  1. Неделя 1 — ML базовые + recsys primer. ML для PM.
  2. 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.
  3. Неделя 3 — Prompt + RAG. Prompt engineering, RAG.
  4. Неделя 4 — Cost / latency. AI cost и latency.
  5. Неделя 5 — Mocks + behavioral. Mock-кейс recsys VOD.
  6. 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

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.