Data Product Manager, Dynamic Assortment - (Quick Commerce)

Wir sind auf der Suche nach einem Product Manager, der dem Dynamic Assortment-Team innerhalb des Quick Commerce-Teams beitritt, um stets erstaunliche Erlebnisse zu bieten. Seien Sie Teil der Neugestaltung, wie Kunden Quick Commerce erleben. Sie werden helfen, Technologien zu entwickeln, die unser Non-Food-Angebot skalieren, neue Marktsegmente erreichen und das Umsatzwachstum vorantreiben.

Das Dynamic Assortment-Team agiert als spezialisiertes Datenteam im QC Assortment-Bereich. Unsere Mission ist es, den Customer Lifetime Value zu maximieren und profitables Wachstum zu fördern, indem wir unseren statischen Produktkatalog in einen adaptiven und dynamischen verwandeln. Wir entwickeln und verfeinern komplexe Datenmodelle, die das Produktsortiment intelligent kuratieren und personalisieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Geschäftsergebnisse zu optimieren.

Wir suchen einen starken Product Manager, der die Verantwortung für die Datenprodukte übernimmt, die unser intelligentes digitales Regal antreiben. Sie werden eng mit Data Science, Engineering und Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten, um unsere Vision in eine greifbare Produkt-Roadmap zu übersetzen. Sie werden an vorderster Front stehen, um unseren statischen Katalog in ein adaptives, personalisiertes Erlebnis zu transformieren, indem Sie vereinheitlichte Nachfrageintelligenz nutzen, fortschrittliche Machine-Learning-Modelle einsetzen und eine Kultur kontinuierlicher Experimente und Optimierung einbetten.

Diese Rolle erfordert eine Mischung aus strategischem Denken, technischem Wissen und einer Leidenschaft für Daten. Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus unserer Datenprodukte, von der Ideenfindung und Modellentwicklung bis hin zu Experimenten und Leistungsüberwachung, wobei Sie direkt wichtige Wachstumskennzahlen wie Konversionsraten, durchschnittlichen Bestellwert und Kundenbindung beeinflussen.

• Produktvision & Roadmap vorantreiben: Übersetzen Sie die Vision des Teams in eine klare, umsetzbare Produkt-Roadmap. Definieren und priorisieren Sie Funktionen und Initiativen basierend auf Geschäftsauswirkungen, Kundenwert und technischer Machbarkeit.
• Datenmodellentwicklung leiten: Arbeiten Sie mit Data Scientists und Ingenieuren zusammen, um Machine-Learning-Modelle für intelligente Produktkuration, Personalisierung und Substitution zu entwickeln, zu verfeinern und bereitzustellen.
• Experimentierung & Optimierung übernehmen: Integrieren Sie systematische Experimente und schnelle Iterationen in den Produktentwicklungsprozess. Entwerfen, führen und analysieren Sie A/B-Tests, um Hypothesen zu validieren und messbare Verbesserungen in der Algorithmusleistung und den Geschäftszielen zu erzielen.
• Wichtige Initiativen umsetzen: Leiten Sie die Ausführung strategischer Projekte, wie die Implementierung von Experimenten mit der kundenorientierten Kategoriebäume-Struktur, die Steuerung der Kategorievorschlagsmaschine und die Entwicklung von Modellen für automatisiertes Merchandising und Cross-Listing.
• Stakeholder-Alignment über Abteilungen hinweg: Arbeiten Sie mit Stakeholdern aus den Bereichen Merchandising, Katalog, Datenanalyse, Plattformprodukten und kommerziellen Teams zusammen, um Strategien abzustimmen und sicherzustellen, dass unsere Datenprodukte den Geschäftsbedürfnissen entsprechen. Kommunizieren Sie komplexe Datenkonzepte an nicht-technische Zielgruppen, um Konsens zu schaffen und Entscheidungen auf unseren globalen Plattformen voranzutreiben.
• Metriken & Leistung übernehmen: Etablieren und überwachen Sie Erfolgsmetriken und KPIs in Bezug auf Modellleistung, Kundenzufriedenheit und Geschäftsauswirkungen. Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse, um Produktentscheidungen und Iterationen zu steuern.

Qualifikationen

• Produkt- & Fachkenntnisse: 3–5 Jahre Erfahrung im Produktmanagement mit starkem Fokus auf hochtechnische Datenprodukte, insbesondere im Bereich datengetriebene Produkte im E-Commerce, Marktplätzen oder Q-Commerce. Erfahrung mit Personalisierungs- oder Empfehlungssystemen ist von Vorteil.
• Technisches Verständnis & Führung: Nachgewiesene Fähigkeit, Produkte zu entwickeln, die große Datensätze, Machine-Learning-Modelle und rigorose Experimente (A/B-Tests) nutzen. Sie sollten in der Lage sein, technische Gespräche mit Data Science- und Engineering-Teams über Systemarchitektur, Modellleistung und Datenpipelines zu führen.
• Technische Sprachgewandtheit: Starkes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten, Datenmodellierung und Experimentierframeworks. Sie sollten in der Lage sein, Kompromisse bei der Implementierung von Modellen zu diskutieren und das Team in Richtung skalierbarer, effektiver Lösungen zu leiten.
• Analytische Exzellenz: Geübt in SQL und Datennotebooks, mit der Fähigkeit, Erkenntnisse abzuleiten, Erfolgsmetriken zu definieren und schnell in schnelllebigen, unklaren Umgebungen zu iterieren. Sie können Daten unabhängig analysieren, um Probleme und Chancen zu identifizieren.
• Einfluss & Kommunikation: Eine Erfolgsbilanz in der Leitung interdisziplinärer Teams, der Abstimmung unterschiedlicher Stakeholder und der klaren Kommunikation komplexer Ideen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Kundenorientiertes Denken: Fähigkeit, Kundenbedürfnisse und Geschäftsmöglichkeiten in datengestützte Produktmerkmale zu übersetzen, die Entdeckung, Personalisierung und die Erfüllung der Mission verbessern.

Nice to Have

• Erfahrung mit großangelegten Personalisierungs- oder Empfehlungssystemen.
• Vertrautheit mit dem Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen.
• Abschluss in Data Science, Informatik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• Erfahrung mit Merchandising oder Einzelhandelsanalysen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Initiativen in umsetzbare Pläne zu zerlegen und die Ausführung bis zur Vollendung voranzutreiben.
• Erfolgsbilanz beim Aufbau von Konsens unter unterschiedlichen Stakeholdern und der Förderung abgestimmter Entscheidungsfindung.

Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion der Schlüssel zur Schaffung eines aufregenden Produkts sowie eines großartigen Kunden- und Mitarbeitererlebnisses sind. Dies beginnt mit der Einstellung - daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alters, Familienstands oder Behinderungen oder einem anderen Aspekt, der Sie ausmacht. Wir ermutigen Sie, uns mitzuteilen, wenn Sie Unterstützung benötigen, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten.