Senior Principal, AI Product Owner - Machine Learning

Senior Principal, AI Product Owner - Machine Learning

Vollzeit Homeoffice möglich
Entegris

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI-Produkten und forme die Zukunft der Lieferkette.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das Wissenschaft nutzt, um Technologien zu transformieren.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit vielen Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte mit KI echte Veränderungen und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ML-Lebenszyklus und Produktmanagement erforderlich.
  • Senior Principal, AI Product Owner - Machine Learning
  • Senior AI Product Owner — Machine Learning
  • AI, Data & Digital Enablement — Global Supply Chain

Here at Entegris, we use advanced science to enable technologies that transform the world, and we are seeking employees who have the drive to continue that mission.

The Role

Entegris is seeking a Senior AI Product Owner — Machine Learning to join our Global Supply Chain organization in a remote, U.

S.-based role.

Within Global Supply Chain, the AI, Data & Digital Enablement team is building the data foundation, AI capabilities, and digital products that make our supply chain more predictive, resilient, and efficient.

Reporting to the VP, AI and Data, you will own the strategy, roadmap, and delivery of predictive and prescriptive machine learning products that drive better decisions across the supply chain.

This is a senior, builder-level role: you’ll shape the product portfolio, stand up the practice, establish governance and guardrails, and ensure the underlying data is AI-ready — partnering with business leaders, IT, data engineering, and data science to take solutions from concept to scaled production.

  • What You’ll Do
  • Machine Learning Product Leadership
  • Be the domain expert and provide senior principal, consultant level approach for developing and maturing best practices.

Ownthe roadmap for ML products — demand and supply forecasting, inventory and network optimization, predictive quality and maintenance, yield, and risk scoring.

  • Partner with data science and ML engineering across the full lifecycle — problem framing, feature engineering, training, validation, deployment, and monitoring — with strong MLOpsdiscipline (CI/CD, drift detection, retraining).
  • Champion feature stores, data contracts, and model documentation to make solutions reproducible and production-grade.
  • Translate model outputs into decisions and workflows that operations teams trust and adopt.
  • Data Readiness for AI
  • Partner with data engineering and governance teams to assess and elevate the readiness of supply chain, manufacturing, quality, and operational data for AI — accuracy, completeness, lineage, timeliness, and accessibility.
  • Champion the data-quality standards, metadata, and master data your products depend on, and drive readiness assessments before solutions move to production.
  • Building the Practice
  • Stand up and scale the capability within Entegris’ AI, Data & Digital Enablement function — reusable patterns, playbooks, reference architectures, and evaluation frameworks.
  • Mentor product owners and analysts, grow AI literacy, and cultivate a community of practice that lets delivery scale across the organization.
  • Establishing Governance
  • Define and operationalize Responsible AI governance — risk, security, data and IP protection, model/solution oversight, audit trails, and compliance — aligned to Entegris policy and emerging AI regulation.
  • Set the guardrails and approval gates appropriate to a mission-critical operations environment.
  • Value Creation
  • Build business cases, prioritize by ROI, and instrument value tracking against clear baselines (cost-to-serve, working capital, cycle time, quality, and service).
  • Report realized impact to supply chain and enterpriseleadership, andcontinuously reprioritize the portfolio toward measurable outcomes.
  • Stakeholder & Cross-Functional Leadership
  • Run discovery with business owners, lead change management and adoption, and communicate progress, value, and risk to senior leadership.
  • Influence and align business, IT, data engineering, and data science partners around a shared roadmap.
  • What We Seek
  • Strong command of the ML lifecycle and MLOps— feature engineering, training, validation, deployment, monitoring, and retraining.
  • 15+ years inenterprise data, software development practices and/orproduct management/ownership, including 4+ years delivering AI/ML or data products, with a track record of taking solutions to scaled production.
  • Demonstrated experience assessing and improving data readiness for AI — quality, lineage, metadata, and accessibility.
  • Proven success building a new capability or practice and scaling it across an organization.
  • Experience establishing AI governance, risk, and Responsible AI controls.
  • Track record of value creation — connecting AI products to quantified business outcomes.
  • Excellent stakeholder leadership and executive communication; able to influence senior business and technical leaders.
  • Bachelor’s degree in a relevant field; advanced degree a plus.
  • Outstanding Candidates Will Have
  • Experience with ML platforms and Google Cloud Platform (GCP), including Vertex AI and Big Query ML, is a plus.
  • Experience in semiconductor, advanced materials, manufacturing, or global supply chain environments.
  • Familiarity with enterprise platforms such as Microsoft Azure AI / Copilot, Databricks, SAP, and Service Now.
  • Relevant certifications in product management, AI/ML, or cloud, and experience with Agile and modern product operating models.

What We Offer

At Entegris, we invest in providing opportunity to our employees and promote from within.

The new hire in this role will have the potential to grow and create relationships across the organization and be recognized for demonstrated success and adherence to company PACE values.

Our total rewards package goes above and beyond just a paycheck.

Whether you’re looking to build your career, improve your health, or protect your wealth, we offer generous benefits to help you achieve your goals.

Compensation

: $175,000 - $230,000 per year range with actual pay dependent on candidate overall skills for the role

  • Generous 401(K) plan with an impressive employer match
  • Excellent health, dental and vision insurance packages to fit your needs
  • Flexible work schedule and 11 paid holidays a year
  • Paid time off (PTO) policy that empowers you to take the time you need to recharge
  • Education assistance to support your learning journey
  • Values-driven culture with colleagues that rally around People, Accountability, Creativity and Excellence.

Entegris does not provide immigration-related sponsorship for this role.

Do not apply for this role if you will need Entegris immigration sponsorship (e. g., H1B, TN, STEM OPT, etc.) now or in the future.

At Entegris we are committed to providing equal opportunity to all employees and applicants.

Our policy is to recruit, hire, train, and reward employees for their individual abilities, achievements, and experience without regard to race, color, religion, sexual orientation, age, national origin, disability, marital or military status.

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Senior Principal, AI Product Owner - Machine Learning Arbeitgeber: Entegris

Als R&D Engineer bei imec in Leuven, Belgien, profitieren Sie von einer dynamischen Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Sie arbeiten an der Spitze der Halbleitertechnologie und haben Zugang zu erstklassigen Ressourcen und Experten, was Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und bedeutende Beiträge zur Branche zu leisten. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Teamarbeit, Kreativität und persönliche Entwicklung, wodurch Sie in Ihrer Karriere wachsen können.

Entegris

Kontaktdaten:

Entegris Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Principal, AI Product Owner - Machine Learning 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 Entegris 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 Principal, AI Product Owner - Machine Learning mit Bravour zu bestehen

Machine Learning Lifecycle
MLOps
Feature Engineering
Training
Validation
Deployment
Monitoring

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 Principal, AI Product Owner - Machine Learning bei Entegris gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Entegris 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 Entegris entscheidend sein!