Материал Эйч · Опубликовано 14 августа 2026
Middle PM в команде безопасности и модерации VK: проекты с нуля, ML/ИИ-решения, A/B-тесты и кросс-командная координация на высоконагруженной соцплатформе
Фишка: Фокус на масштабе и скорости: модерация работает 24/7 без выходных, проекты часто затрагивают ML/ИИ-алгоритмы и A/B-эксперименты на миллионах пользователей. Jira — основной таск-трекер, кросс-командное взаимодействие критично.
| Этап | Длительность | Что проверяют |
|---|---|---|
| HR-скрининг | 30–45 мин | Мотивация, опыт PM в IT, знание VK и направления модерации, формат работы (гибрид/удалёнка, Нижний Новгород), зарплатные ожидания |
| Интервью с руководителем / нанимающим менеджером | 60 мин | Опыт ведения проектов end-to-end, работа с модерацией или trust & safety, умение декомпозировать фичи и писать требования, стрессоустойчивость в критических ситуациях |
| Профильное / кейсовое интервью | 60–90 мин | Методологии управления проектами, приоритизация бэклога, коммуникация со стейкхолдерами, кейсы на модерацию (ML-модели, метрики точности и скорости), A/B-тесты |
| Финальное интервью (опционально) | 45–60 мин | Культурный fit VK Team, командная работа, долгосрочные цели, согласование с соседними командами (разработка, аналитика, PR) |
Обязательный минимум
Плюсом будет
Какие знаешь методологии управления проектами?
Waterfall, Agile, Scrum, Kanban, SAFe, Lean. Для VK-контекста — Agile/Scrum для фич, Kanban для потоковой модерации. Назови плюсы/минусы и когда что применяешь.
Что такое Kanban?
Визуализация потока работ на доске, WIP-лимиты, pull-система, непрерывное улучшение (kaizen). Подходит для поддержки и операционных процессов модерации.
Какое главное ограничение в Kanban?
WIP-лимит (Work In Progress) — ограничение незавершённой работы. Без него Kanban превращается в простую доску задач без управления потоком.
Совет: VK использует Jira — связывай ответы с реальными артефактами: спринт-бэклог, эпики, доски Kanban для операционных задач.
Ловушка: Не путай Scrum и Kanban: Scrum — итерации со спринтами и ролями, Kanban — непрерывный поток без фиксированных спринтов.
Что включает техническое задание?
Цели, scope, функциональные/нефункциональные требования, ограничения, критерии приёмки, зависимости, риски, план работ, метрики успеха.
Что включает разбиение эпиков и что должно быть в их описании?
Эпик → user stories → задачи. В описании: бизнес-цель, критерии приёмки, зависимости, оценка, приоритет, связь с метриками.
Как задаются вопросы и уточняются требования у стейкхолдеров?
5 Whys, уточняющие вопросы, прототипы/wireframes, workshop, фиксация в Confluence/документации. Переформулируй требование своими словами для проверки понимания.
Что включает в себя техническое задание для разработчиков?
User story + acceptance criteria, API-контракты, edge cases, NFR (производительность, SLA), макеты, тест-кейсы, rollback-план.
Фишка: В модерации требования часто включают правила классификации контента, пороги ML-моделей и SLA на обработку жалоб — упомяни это в ответах.
Ловушка: Не пиши ТЗ «для галочки» — покажи, как ТЗ помогло избежать переделок или простоя разработчиков.
Есть ли бэклог задач?
Да, всегда. Опиши как формируешь (стейкхолдеры, аналитика, техдолг), как приоритизируешь (RICE, MoSCoW, WSJF, value vs effort) и как поддерживаешь актуальным.
Как управлять приоритетами задач, чтобы разработчики не простаивали и ожидания стейкхолдеров были управляемы?
Прозрачный бэклог, WIP-лимиты, регулярный grooming, буфер на срочные задачи, коммуникация trade-offs стейкхолдерам, Definition of Ready.
Как коммуницировать с бизнесом при простаивании разработчиков из-за незавершённой проработки требований?
Прозрачность: сообщи о блокере, предложи план (доработка требований, переключение на готовые задачи), зафиксируй сроки, внедри DoR чтобы повтор не случился.
Совет: Приведи пример trade-off: «запустили hotfix модерации vs отложили фичу — вот как согласовали».
Какие метрики важны для оценки работы модерации?
Скорость обработки (TTR), точность (precision/recall), false positive/negative rate, coverage, пользовательские апелляции, NPS цифрового комфорта.
Как проводить A/B-тестирование для фич модерации?
Гипотеза → метрика (точность, скорость, user satisfaction) → размер выборки → длительность → guardrail-метрики (не ухудшить безопасность) → статзначимость → rollout.
Как принимать решения на основе данных в модерации?
Комбинируй модерационные метрики, продуктовую аналитику, пользовательский фидбэк и здравый смысл. Пример: ML-модель ускорила обработку, но выросли false negatives — откатили.
Фишка: Команда VK обрабатывает сотни тысяч жалоб в сутки — масштаб и скорость принятия решений критичны.
Ловушка: Не сводите модерацию только к ручной проверке — упомяните ML/ИИ-алгоритмы и автоматизацию, это в вакансии.
Как ставили задачи на проекте?
SMART-задачи, user stories в Jira, чёткий owner, дедлайн, критерии готовности, регулярные стендапы, ретроспективы.
Какая длительность проектов была?
Опиши 2–3 проекта разного масштаба: короткие (2–4 недели, hotfix) и длинные (квартал+, запуск ML-модели). Укажи этапы: планирование → реализация → контроль → закрытие.
Какие были бизнес-цели на проекте?
Свяжи цели с метриками: снизить время обработки жалоб на X%, повысить точность модерации, уменьшить нагрузку на ручную модерацию.
Как руководитель относится к уходу и текущей ситуации проекта?
STAR-кейс: как ты управлял риском ухода ключевого человека — bus factor, документация, передача знаний, перераспределение задач.
Совет: VK ценит проактивность: покажи, как ты сам выявил риск и предложил решение до того, как стало критично.
Как находить общий язык с коллегами разного профиля (разработчики, аналитики, PR)?
Адаптируй язык: для разработчиков — технические детали и API, для PR — риски репутации, для аналитиков — метрики и гипотезы. Регулярные синки и единая документация.
Как действуешь в ситуации «у нас сломалось» в продакшене модерации?
Инцидент-менеджмент: оценка impact → коммуникация стейкхолдерам → приоритизация hotfix → postmortem → превентивные меры.
Как одновременно вести несколько проектов?
Матрица приоритетов, time-boxing, делегирование, еженедельный обзор статусов, эскалация при конфликте ресурсов.
Ловушка: Модерация работает 24/7 — покажи опыт работы в условиях срочных запросов без паники.
Приоритизация бэклога модерации
У команды модерации VK три запроса на следующий спринт: (1) интеграция новой ML-модели для детекции спама — оценка 3 спринта, ожидаемое снижение ручной модерации на 20%; (2) hotfix: жалобы на ложные блокировки аккаунтов выросли на 40% за неделю — нужен фикс за 2 дня; (3) A/B-тест нового UI для подачи жалоб — 1 спринт, гипотеза: +15% к конверсии подачи жалоб. Ресурс: 2 backend-разработчика, 1 ML-инженер (занят на 50%). Расставь приоритеты и опиши план спринта.
Приоритет 1: hotfix ложных блокировок (P0, репутационный и юридический риск, 2 дня, 1 backend). Приоритет 2: A/B-тест UI жалоб (1 спринт, 1 backend + аналитик, быстрый value). Приоритет 3: ML-модель спама (старт в следующем спринте, 3 спринта, ML-инженер 50% + 1 backend). Коммуникация стейкхолдерам: объяснить trade-off, зафиксировать в Jira с приоритетами P0/P1/P2.
Сложность: O(1) — управленческое решение
Декомпозиция эпика: автоматическая модерация изображений
Стейкхолдер поставил эпик: «Внедрить автоматическую модерацию изображений в ленте VK с точностью ≥95% и временем обработки <2 сек». Разбей эпик на user stories и опиши acceptance criteria для первых двух спринтов.
Спринт 1: (1) US: Собрать и разметить датасет — AC: ≥10K размеченных изображений, inter-annotator agreement ≥0.85; (2) US: PoC ML-модели — AC: precision ≥90% на тестовой выборке; (3) US: API-контракт модерации — AC: endpoint, latency SLA, формат ответа. Спринт 2: (4) US: Интеграция в pipeline ленты — AC: обработка <2 сек, fallback на ручную модерацию; (5) US: Dashboard метрик — AC: precision, recall, TTR в реальном времени; (6) US: A/B-тест 5% трафика — AC: guardrail-метрики не ухудшились.
Сложность: Зависит от объёма датасета и модели
План A/B-теста для нового алгоритма ранжирования жалоб
Команда разработала новый алгоритм приоритизации жалоб: срочные (угрозы, CSAM) обрабатываются в первую очередь. Нужно спланировать A/B-тест. Опиши гипотезу, метрики, дизайн эксперимента и критерии успеха/отката.
Гипотеза: новый алгоритм снизит время обработки критических жалоб на 30% без роста false negatives. Метрики: primary — median TTR для P0-жалоб; secondary — overall TTR, false negative rate, moderator workload. Дизайн: 50/50 split по user_id hash, 2 недели, min 10K жалоб на группу. Guardrails: false negative rate не выше baseline +2%, CSAM detection не ниже 99.9%. Критерий успеха: p<0.05 на primary metric + guardrails OK. Откат: любой guardrail нарушен → немедленный rollback.
Сложность: Статистический — зависит от размера выборки
3 дня
7 дней
14 дней
| Блок | Готов, если... |
|---|---|
| Методологии | можешь за 2 минуты объяснить разницу Scrum/Kanban и назвать, когда что применял |
| Декомпозиция и требования | можешь разбить эпик модерации на user stories с acceptance criteria |
| Приоритизация | можешь расставить приоритеты в кейсе hotfix vs фича vs A/B с обоснованием |
| Модерация и метрики | знаешь TTR, precision/recall, false positive/negative и можешь привести пример решения на данных |
| A/B-тестирование | можешь спланировать эксперимент: гипотеза, метрики, guardrails, критерий отката |
| STAR-кейсы | 3 готовых кейса с измеримым результатом, включая кризисную ситуацию |
| VK-контекст | понимаешь масштаб (сотни тысяч жалоб/сутки), продукты VK и направление модерации |
В день собеседования