Technical Product Owner AI & Data Platform
🏛 Ausgeschrieben von etengoFür ein Kompetenzzentrum im Bereich Künstliche Intelligenz und Datenmanagement suchen wir einen Technical Product Owner (m/w/d) mit fundiertem Engineering-Hintergrund. Sie werden die Entwicklung und den Betrieb einer unternehmensweiten AI- und Datenplattform verantworten, die moderne Funktionen wie Datenmanagement, Machine Learning, generative KI, Modellbereitstellung und intelligente Suchfunktionen bereitstellt.
Die Plattform unterstützt verschiedene Nutzergruppen – von Softwareentwicklern über Datenexperten bis zu KI-Ingenieuren – und ermöglicht es unterschiedlichen Bereichen, diese Technologien effizient für ihre Anwendungsfälle zu nutzen.
Ihre Verantwortung umfasst die technische Umsetzung vereinbarter Anforderungen, die Zerlegung komplexer Epics in umsetzbare Arbeitspakete mit definierten Abnahmekriterien und die Festlegung geeigneter Implementierungsansätze. Sie bewerten technische Lösungsoptionen gemeinsam mit technischen Verantwortlichen und treffen Architekturentscheidungen im Team.
Operativ koordinieren Sie die tägliche Teamarbeit, überwachen den Fortschritt anhand technischer Ergebnisse wie Code-Integrationen und Deployments und erkennen frühzeitig Verzögerungen oder Hindernisse. Sie schätzen Kapazitäten und Aufwände auf Basis detaillierter technischer Analysen und sichern die Auslieferungs- und Betriebsbereitschaft ab – von Umgebungen über Berechtigungen bis zu Sicherheitsfreigaben.
Gesucht wird kein klassischer Product Owner oder Projektmanager, sondern ein technisch geprägter Fachexperte mit nachgewiesener Erfahrung in AI-, Data- und Cloud-Plattformen, der eng mit Entwicklungs-, Delivery- und Produktorganisationen zusammenarbeitet.
Skills erklärt
- Künstliche Intelligenz
- Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Technik, die KI-Sprachmodelle mit externen Datenquellen verbindet, um präzisere und aktuelle Antworten zu generieren.
- Embeddings
- Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.
- AI Governance
- Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- Unity Catalog
- Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- IAM
- Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Infrastructure as Code (IaC)
- Ansatz, bei dem IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und verwaltet wird, statt manuell konfiguriert zu werden.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Security
- Die Gesamtheit von Maßnahmen und Praktiken zum Schutz von Systemen, Daten und Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und Bedrohungen.
- SDLC
- Software Development Life Cycle beschreibt die Phasen von Planung, Entwicklung, Test bis zur Bereitstellung von Softwareprojekten.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Kanban
- Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Aufwandsschätzung
- Methode zur Vorhersage von Zeit, Kosten und Ressourcen, die für ein Projekt oder eine Aufgabe benötigt werden.
- Architektur-Reviews
- Systematische Überprüfung und Bewertung von IT-Systemarchitekturen auf Qualität, Sicherheit, Skalierbarkeit und Compliance.
- Datenmanagement
- Fachbereich für Planung, Speicherung, Sicherung und Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus in Organisationen.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?
- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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