Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein cross-funktionales Team zur Entwicklung innovativer KI-Produktlösungen.
- Unternehmen: A11, ein dynamisches Unternehmen, das mit führenden Startups und Scaleups zusammenarbeitet.
- Vorteile: Volle Verantwortung ab dem ersten Tag, internationale Umgebung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Direkte Sichtbarkeit auf C-Level und hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von KI in einem strategisch wichtigen B2B-Programm.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in Data Science, AI Produktmanagement und Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Als wichtiger Wachstumstreiber arbeitet A11 mit den ehrgeizigsten Startups und Scaleups, Unternehmen und KMUs in Europa zusammen, um sie mit erstklassigen Talenten zu verbinden, die einen Einfluss ausüben möchten. Wir suchen einen AI Product Lead (m/w/d), der eine der technisch ambitioniertesten und kommerziell bedeutendsten KI-Initiativen im europäischen B2B-Bereich leitet. Unser Partnerunternehmen ist ein führender Anbieter von B2B-Mobilitäts- und Zahlungslösungen, der in über 50 Ländern tätig ist, rund 2.700 Mitarbeiter hat und ein Transaktionsvolumen von 19 Milliarden Euro erzielt. Während das Unternehmen in die nächste Phase eintritt, investiert es stark in Daten und KI, um seine Marktposition im großen Maßstab zu stärken.
Sie werden das gesamte Portfolio der Verkaufsmodelle besitzen - Next Best Action, Churn, Customer Lifetime Value und angrenzende Anwendungsfälle - und ein interdisziplinäres Team von Data Scientists und Ingenieuren leiten, um dies zu erreichen. Sie setzen die Roadmap, den technischen Standard und den Business Case. Sie übersetzen die Ergebnisse der Modelle in Entscheidungen, die die C-Ebene erreichen, und die Realität im Feld in Verbesserungen der Modelle. Dies ist keine Koordinationsrolle. Sie definieren, was gebaut wird, in welcher Reihenfolge und warum.
In dieser Rolle werden Sie:
- Das Produkt-Roadmap für das Portfolio der Verkaufsmodelle besitzen: NBA-Engine, Churn-Integration, CLV-Modellierung und angrenzende Anwendungsfälle wie Cross-/Upsell-Logik und Schätzung des Wallet-Anteils.
- Ein interdisziplinäres Team von 3-5 Data Scientists und 1-2 Ingenieuren mit voller funktionaler Autorität leiten: technische Richtung, Priorisierung, Sprint-Taktung, Qualitätssicherung und Lieferung.
- Die Integration von Verkaufsmodellen in operative Systeme (Dynamics 365, Power BI) vorantreiben und den Feedbackloop zwischen Außendienst, CRM-Daten und Modelliteration besitzen - Marktsignale in systematische Verbesserungen umwandeln.
- GTM-Anforderungen in Modellspezifikationen übersetzen und Modellbeschränkungen in geschäftsrelevante Abwägungen für die Unternehmensführung umsetzen, während Sie die Governance-Infrastruktur aufbauen, die das Portfolio nachhaltig macht.
Ihr Profil:
- 5-7 Jahre an der Schnittstelle von Data Science, AI Product Management und Engineering, idealerweise in Kombination von zwei der folgenden Bereiche: eine Top-Consulting-Datenwissenschaftspraxis, eine Rolle als Lead Data Scientist mit Teamverantwortung oder eine AI/ML PM-Rolle in einem Scale-up.
- Technisch tief (Python, SQL, ML-Frameworks, Cloud-Dateninfrastruktur) und in der Lage, Data Scientists glaubwürdig zu führen: Richtung bei der Modellarchitektur festlegen, Entscheidungen zur Merkmalsauswahl überprüfen und bei Bedarf in den Code eintauchen.
- Sie denken in Geschäftsfällen und Umsatzwirkungen, nicht nur in Modellgenauigkeit - und können Abwägungen klar sowohl einem CCO als auch einem Data Scientist kommunizieren.
- Fließend in Deutsch und Englisch; Bereitschaft, innerhalb Europas 1-2 Mal pro Monat zu reisen.
Bitte beachten Sie, dass diese Position in der Nähe von Düsseldorf angesiedelt ist. Mindestens drei Tage pro Woche vor Ort sind bevorzugt.
Vorteile und Vergünstigungen:
- Volle Verantwortung ab dem ersten Tag: Roadmap, Teamrichtung und Ergebnisse - nicht nur ein Teil der Initiative eines anderen.
- Direkte Sichtbarkeit auf C-Ebene bei einem der strategisch wichtigsten KI-Programme des Unternehmens, mit einem klaren Weg in breitere Produkt- und Führungsrollen.
- Ein internationales Umfeld, das von der HQ-Strategie bis zum Außendienst in europäischen Märkten reicht, mit flexibler hybrider Arbeit und zusätzlichen Vorteilen, einschließlich Jobrad eBike-Leasing und Eltern-Kind-Büros.
Wenn Sie bereit sind, Teil des A11-Ökosystems zu werden und zu gestalten, was als Nächstes kommt, möchten wir von Ihnen hören!
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion: A11 setzt sich für vielfältige und gleiche Chancen bei der Einstellung aller – Bewerber, Kandidaten und Mitarbeiter – ein. Wir schätzen Menschen – mit all unseren großartigen facettenreichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen – und freuen uns auf Ihre Bewerbung.
AI Product Lead (m/f/d) Arbeitgeber: A11
A11 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, von Anfang an die volle Verantwortung für innovative AI-Projekte zu übernehmen und direkten Zugang zur Unternehmensführung zu haben. Mit einem internationalen Arbeitsumfeld in der Nähe von Düsseldorf, flexiblen hybriden Arbeitsmodellen und einzigartigen Vorteilen wie Jobrad eBike-Leasing und Eltern-Kind-Büros fördert A11 eine inklusive und dynamische Unternehmenskultur, die auf persönliches Wachstum und Teamarbeit setzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Product Lead (m/f/d) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei A11 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Product Lead (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI Product Lead (m/f/d) bei A11 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei A11 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für A11 entscheidend sein!
