Собеседование на AI PM в START

Почему START — особенный работодатель для AI PM

START — VOD-сервис, выросший как площадка для оригинального и эксклюзивного контента (российские сериалы, кино, шоу). Аудитория — миллионы подписчиков, особенность — высокий процент premium-релизов и эксклюзивов, плюс tight интеграция с продюсерскими компаниями. Для AI PM это значит работу с медиа-recsys-продуктом, где original-content важнее каталога: ML-модель должна правильно сватать новые премьеры зрителям, готовым к подписке.

AI PM в START отвечает за фичи на стыке рекомендаций, video AI и retention: персонализация главной и блок «похожее», поиск по каталогу, авто-теги к видео, генерация постеров и описаний, NLP для метаданных, retention prediction для подписки, LLM-чатбот в саппорте. Главный челлендж — баланс между алгоритмическим продвижением свежих премьер (контентная команда хочет максимум показов на старте) и пользовательским опытом (рекомендации должны быть релевантны конкретному зрителю).

Стек: classical recsys (CF, two-tower) + GBDT 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 START.

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 — большой плюс.

2. AI / ML grounding (45-60 минут)

С ведущим PM или ML-лидом. Темы: recsys-метрики, cold start стратегии (важно для premiere-ориентированного каталога), ranking-подходы.

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, JTBD, UX, риски, метрики (watch-time, retention M+1, удержание подписки), 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.

Подготовка: AI-метрики и evaluation.

5. Поведенческое (45 минут)

STAR. Истории про конфликт с командой контента/продюсерами, факап, спор.

Особенности по командам

Recommendation. Ядро: главная, «похожее», подборки.

Video AI. Авто-теги, генерация постеров.

NLP. Описания, генерация аннотаций.

Retention AI. Прогноз отписки, propensity-возврата.

Content discovery. Поиск внутри START.

Что START ценит в AI PM

AI понимание. Слабый: «возьмём recsys». Сильный: «two-tower + GBDT + diversity-injection; для постеров — fine-tuned 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, churn М+1 -8%».

Cross-team. Контент, продюсеры, маркетинг, продакт.

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. 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 START.

Частые ошибки

«Добавим chatbot» без бизнес-кейса. Слабо: «AI-бот». Сильно: «70% тикетов типовые; LLM закроет 50%, retention +8 pp».

Игнор hallucinations. Слабый: «модерируем». Сильный: «для money — обязательная подстановка из биллинга».

Без media / streaming. Изучи watch-time, retention M+1, popularity bias.

Без CV знаний. Слабый: «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 START для AI PM?

Гибрид и удалёнка распространены.

Зарплатные вилки 2026?

Middle AI PM: 340-490k. Senior: 490-720k.

Английский нужен?

Базовый — желательно для 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.