Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Vision und Strategie für datenbasierte Produkte und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Dutchie, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenprodukte mit einem Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen, Aktienoptionen und flexible Urlaubsregelungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von E-Commerce mit fortschrittlichen KI- und Datenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung im Produktmanagement und fundierte Kenntnisse in Datenprodukten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About This Job
As the Senior Product Manager for Data Products, you will own the vision, strategy, and roadmap for key platform products that leverage Dutchie’s massive data assets to solve high-impact business problems.
You will focus on critical data domains, ranging from product identity and taxonomy to advanced AI-driven systems.
This includes
- Developing and governing the core Product Catalog and data platform.
- Enhancing recommendation systems for e-commerce.
- Optimizing Ads optimization systems.
- Pioneering new data-intensive initiatives that are foundational to the Dutchie platform.
This is a high-impact, deeply cross-functional role.
Your products will serve internal teams and external customers, ensuring that a clean, consistent data layer compounds value across all surfaces, workflows, and analytics that span retailers.
- What You’ll Do…
- Own the end-to-end product vision, strategy, and roadmap for a portfolio of data products consumed across e-commerce, POS, B2B, and analytics.
- Partner closely with Data Engineering to evolve the underlying data platform—including matching, classification, canonical naming, and quality—to deliver measurable customer and business outcomes.
- Define and ship data-driven experiences for our customer bases: retailer-facing (e. g., operational efficiency), business-facing (e. g., content contribution via partner portals), and internal (e. g., APIs, SLAs).
- Develop next-generation AI and Machine Learning systems, such as next best action and recommendation engines, to drive significant product improvements.
- Own the architecture and governance models for critical data assets (e. g., product identifiers, taxonomies), resolving conflicts and balancing canonical authority with contributor flexibility.
- Translate data coverage, quality, and structure into measurable business outcomes, such as merchandising conversion, receiving efficiency, or analytic integrity.
What You Bring…
- 7+ years of progressive experience in product management, with demonstrated ownership of working with data products and production-grade machine learning systems.
- Experience turning internal data infrastructure into externally-facing products or platform capabilities—not just maintaining pipelines, but defining how data becomes a product and customer experiences.
- Strong technical fluency across data pipelines, ML/NLP systems, and data quality tooling; comfort engaging deeply with data engineering teams on architecture, pipeline design, and quality metrics.
- Experience with product catalog, taxonomy, or product information management (PIM) systems, ideally in a multi-sided marketplace or platform context.
- Proven ability to manage complex cross-functional dependencies across multiple engineering teams (data engineering, application engineering, external partners, POS, e-commerce) and ship cohesive outcomes.
- B2B software experience with an understanding of how platform products are adopted and configured by business operators—not just end consumers.
- Experience leveraging AI/ML technologies (including LLMs) to improve product quality, automate classification, or drive intelligent matching is a strong plus.
- Excellent communication skills with the ability to create clarity across technical and non-technical stakeholders, translating data platform capabilities into business value.
- Experience designing governance models for shared data assets—resolving conflicts between contributors, managing data provenance, and balancing canonical authority with contributor flexibility.
- Comfort owning product identifier systems (SKU hierarchies, parent-child product relationships, cross-jurisdiction variants) as a product problem, not just an engineering one.
- It’s a Bonus if You…
- Experience in cannabis, regulated industries, or verticals with complex compliance-driven product categorization requirements.
- Familiarity with modern data stack tooling (dbt, Dagster, Snowflake, or similar orchestration and transformation tools).
- Background in building or scaling B2B marketplace platforms where product identity and catalog interoperability were central challenges.
- Experience with product graph or knowledge graph approaches to structuring product data.
- You’ll Get…
We are targeting a salary of $149,000 - $201,000 based on the intended level for this role.
In addition to cash compensation, our total rewards package includes
- Full medical benefits including dental and vision plans to ensure you always have the best care.
- Equity packages in the form of stock options to all employees.
- Technology (hardware, software, reading materials, etc..) allowance.
- Flexible vacation and sick days.
At Dutchie, we’re committed to providing an environment of mutual respect where equal employment opportunities are available to all applicants and teammates without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity or expression, pregnancy, age, national origin, disability status, genetic information, protected veteran status, or any other characteristic protected by law.
Dutchie believes that diversity and inclusion among our teammates is critical to our success, and we seek to recruit, develop and retain the most talented people from a diverse candidate pool.
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Senior Product Manager, Data Products Arbeitgeber: Dutchie
Dutchie ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, flexiblen Urlaubsregelungen und umfassenden Gesundheitsleistungen fördert das Unternehmen eine Kultur des Respekts und der Vielfalt. Die Position des Senior Product Managers für Datenprodukte ermöglicht es Ihnen, an vorderster Front der Technologie zu stehen und bedeutende Auswirkungen auf die Branche zu haben, während Sie gleichzeitig von einem unterstützenden Team profitieren, das Ihre Ideen schätzt und umsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Product Manager, Data Products erhalten könntest
✨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 Dutchie 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 Senior Product Manager, Data Products 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 Senior Product Manager, Data Products bei Dutchie gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dutchie 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 Dutchie entscheidend sein!