Product Manager II – Taxonomy, Financial Data

Über AlphaSense: Die weltweit anspruchsvollsten Unternehmen verlassen sich auf AlphaSense, um Unsicherheiten bei der Entscheidungsfindung zu beseitigen. Mit Marktintelligenz und Suchtechnologie, die auf bewährter KI basiert, liefert AlphaSense relevante Einblicke aus vertrauenswürdigen Inhalten. Unser Universum an öffentlichen und privaten Inhalten umfasst Aktienanalysen, Unternehmensberichte, Veranstaltungsprotokolle, Expertenanrufe, Nachrichten, Fachzeitschriften und eigene Forschungsinhalte der Kunden.

Die Übernahme von Tegus durch AlphaSense im Jahr 2024 fördert unsere gemeinsame Mission, Fachleuten zu helfen, durch KI-gesteuerte Marktintelligenz smartere Entscheidungen zu treffen. Gemeinsam werden AlphaSense und Tegus Wachstum, Innovation und Inhaltserweiterung beschleunigen, mit komplementären Produkt- und Inhaltsfähigkeiten, die es den Nutzern ermöglichen, noch umfassendere Einblicke aus Tausenden von Inhaltssets zu gewinnen. Unsere Plattform wird von über 6.000 Unternehmenskunden vertraut, darunter die Mehrheit der S&P 500. AlphaSense wurde 2011 gegründet und hat seinen Hauptsitz in New York City mit mehr als 2.000 Mitarbeitern weltweit und Büros in den USA, Großbritannien, Finnland, Indien, Singapur, Kanada und Irland.

Was Sie tun werden:

• Eigenverantwortung - Besitzen und entwickeln Sie die bestehende strukturierte Finanzdaten-Taxonomiebibliothek bei AlphaSense weiter, einschließlich aller kundenorientierten Bezeichnungen, Metrikdefinitionen und Datensatzklassifikationen, um sowohl Rückwärtskompatibilität als auch Zukunftssicherheit zu gewährleisten.
• Standards setzen - Verstehen Sie bestehende Namensstandards und definieren Sie, wie Bezeichnungsrichtlinien und Governance-Prinzipien auf eine wachsende Palette von Datentypen angewendet werden, damit die Kunden die Daten von AlphaSense intuitiv entdecken, verstehen und nutzen können.
• Cross-funktionale Zusammenarbeit mit Engineering, Daten, Produkt, Vertrieb und kundenorientierten Teams, um die Stakeholder in Bezug auf Taxonomieentscheidungen abzustimmen und konzeptionelle Rahmenbedingungen in skalierbare, produktionsbereite Systeme zu übersetzen.
• Als interner Fachexperte für Datensemantik fungieren und offizielle interne und externe Dokumentationen entwickeln und pflegen, um sicherzustellen, dass die Taxonomiestandards klar artikuliert und für alle Stakeholder zugänglich sind.
• Proaktiv Lücken und Inkonsistenzen identifizieren, wenn neue Datensätze integriert werden, und die Lösung strukturiert und skalierbar vorantreiben.
• Taxonomie- und Datenstrukturen entwerfen und pflegen, wobei die Kompatibilität mit KI und LLM als Kernüberlegung berücksichtigt wird, um sicherzustellen, dass Bezeichnungen, Definitionen und Konventionen das Modelltraining, die Inferenz und die breitere KI-gesteuerte Automatisierung unterstützen.
• Die Grundlage für eine zukünftige Taxonomie-Praxis legen - wiederholbare Rahmenbedingungen schaffen und diese Funktion im Laufe der Zeit für das Teamwachstum positionieren.

Wer Sie sind:

• Abschluss in einem stark analytischen Bereich wie Ingenieurwesen, Informatik, Wirtschaft oder einem verwandten Fachgebiet.
• 5+ Jahre Erfahrung im Umgang mit Datenstrukturen, Taxonomie oder Daten-Governance, davon mindestens 2 Jahre in einer Produktmanagement- oder eng verwandten funktionsübergreifenden Rolle.
• Ein echtes Interesse an Finanzdaten und Kapitalmärkten, mit einem Verständnis dafür, wie Investoren und Finanzfachleute Daten konsumieren, interpretieren und darauf reagieren.
• Eine nachgewiesene analytische Denkweise, mit der Fähigkeit, komplexe, mehrdeutige Datenherausforderungen in strukturierte Rahmenbedingungen und skalierbare Lösungen zu übersetzen.
• Praktische Erfahrung mit KI- und LLM-Tools als interner Praktiker und eine echte Neugier, wie Verbraucher von Finanzdaten KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren.
• Starke organisatorische Fähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details, mit einer nachgewiesenen Fähigkeit, mehrere Arbeitsströme und konkurrierende Prioritäten unabhängig zu verwalten.
• Kenntnisse in Datenmanagement-Tools wie SQL und Python, mit der Bereitschaft, Ihr Toolkit im Laufe der Entwicklung der Rolle zu erweitern.

Vorteile & Anreize:

• Wachstumsmöglichkeiten in einem gut finanzierten, schnell wachsenden Unternehmen, das darauf abzielt, das neue grundlegende Datenset zu sein.
• Autonomie, um Ihren eigenen Zeitplan zu erstellen und Ihre beste Arbeit zu leisten.
• Wir erkennen die Vorteile flexibler Arbeitsweise an. Dieses Team arbeitet hauptsächlich remote und hat auch ein Büro in New York City für optionale Bürotage.
• Wir setzen uns für kontinuierliches persönliches und berufliches Wachstum ein und unterstützen dies mit einem Lernstipendium, Mittagessen und Schulungen sowie Gastrednern.
• Wir unterstützen Ihre Entwicklung, indem wir kontinuierliches Feedback, Karriereentwicklung und wöchentliche 1-zu-1-Gespräche anbieten.
• Wir statten Sie mit allem notwendigen Equipment aus, um remote und effektiv arbeiten zu können.

Alpha-Sense, Inc. bietet Chancengleichheit (EEO) für alle Mitarbeiter und Bewerber ohne Rücksicht auf Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, nationale Herkunft, Alter, Behinderung oder Veteranenstatus. Diese Richtlinie gilt für alle Aspekte der Beschäftigung bei AlphaSense, einschließlich Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Aufstieg und Kündigung.