Data Product Manager (AI)

Product Management AI/ML Data Platforms SQL Python Data Analysis MLOps Stakeholder Management

Contracting⏱ 6 Monate📍 London💶 Negotiable 🏢 60% vor Ort 🎓 Medior 🏭 IT/Software✈️ Reisebereitschaft erforderlich 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Data Product Manager mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz für eine spannende Herausforderung in London. Diese hybride Position erfordert 3 Tage vor Ort und bietet einen initialen 6-Monats-Vertrag.

Als Data Product Manager (AI) sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und Umsetzung von datengetriebenen Produkten und KI-basierten Lösungen. Sie arbeiten eng mit cross-funktionalen Teams zusammen und treiben die Produktroadmap voran.

Wir erwarten mindestens 5 Jahre Erfahrung im Produktmanagement, idealerweise mit Fokus auf Datenplattformen und KI-Produkten. Fundierte Kenntnisse in AI/ML-Ökosystemen und Datenplattformen sind essentiell. Sie sollten Erfahrung mit Data Warehouses, Data Lakes, Feature Stores und MLOps-Konzepten mitbringen.

Technische Anforderungen umfassen solide SQL- und Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenanalyse- und Visualisierungstools. Die Fähigkeit zur Verwaltung von Produktroadmaps und Stakeholder-Kommunikation ist entscheidend.

Erfahrung in regulierten Branchen ist von Vorteil. Wir suchen eine Persönlichkeit mit starken Kommunikations- und Führungsqualitäten, die in sich schnell verändernden und mehrdeutigen Umgebungen erfolgreich arbeiten kann.

Ihre analytischen und problemlösenden Fähigkeiten sowie Ihre Erfahrung in der Leitung cross-funktionaler Teams werden in dieser Rolle besonders geschätzt. Ein unternehmerisches Mindset mit hands-on Ansatz rundet Ihr Profil ab.

Diese Position bietet die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Innovation zu arbeiten und bedeutende Beiträge zur Produktentwicklung zu leisten.

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Skills erklärt

Product Management: Geschäftsdisziplin, die Produktentwicklung von der Ideenfindung bis zur Markteinführung plant, koordiniert und überwacht.
AI/ML: Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Technologien zur automatisierten Datenanalyse, Mustererkennung und intelligenten Entscheidungsfindung.
Data Platforms: Technische Infrastrukturen zur Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Data Analysis: Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
MLOps: Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Stakeholder Management: Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.

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Häufige Fragen zu Nexus

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