По мнению ML Product Manager Нины Романовой, принципиальной разницы между работой ML Product Manager и обычного продакт-менеджера нет. 2

Однако есть некоторые особенности работы ML Product Manager:

• Оценка пригодности проблемы для решения с помощью ML. 2 Специалист должен разбираться в конкретной ситуации и понимать, можно ли решить проблему с помощью машинного обучения (ML). 2
• Работа с рисками. 1 В ML-проектах всегда есть риск, что потраченные время и силы не приведут к желаемому эффекту. 1 Задача продакт-менеджера — оценивать и объяснять эти риски для стейкхолдеров и балансировать бэклог так, чтобы в результате команда приносила бизнесу пользу. 1
• Работа с ML-метриками. 1 Специалист должен знать ML-метрики своих продуктов и критерии, по которым можно оценить приемлемый уровень точности и полноты прогнозов модели. 1
• Масштабирование функций ML. 1 Продакт-менеджер должен расширять покрытие продукта алгоритмами и обеспечивать сбор дополнительных наборов данных для повышения качества моделей. 1