Applied AI Product Manager (Forward Deployed)

Wir suchen einen Applied AI Product Manager (Forward Deployed), der die Reise vom ersten chaotischen Gespräch zu einem Live-System, das echtes Geld verdient oder spart, übernimmt. EPAM's Applied AI hat es sich zur Aufgabe gemacht, modernste KI in realen Unternehmen einzusetzen – direkt bei den Kunden, vom CTO bis zu den Personen, die die tatsächliche Arbeit verrichten, und ehrgeizige, oft vage Ziele in KI-Lösungen umzuwandeln, die echten Wert schaffen.

Diese Rolle ist praktisch und kundenorientiert, wobei Sie der Hauptansprechpartner des Kunden sind, entscheiden, was gebaut wird und warum, die Lieferung bis zu einem funktionierenden System leiten und Lösungen selbst prototypisieren, anstatt jede Idee abzugeben.

Verantwortlichkeiten:

• Prototypisierung funktionierender KI-Lösungen und Demos mit modernen Werkzeugen, um die Idee im Pre-Sales zu beweisen und schnell Wert zu schaffen.
• Als täglicher Partner und Ansprechpartner fungieren, Vertrauen innerhalb der Organisation aufbauen und klar über Trade-offs kommunizieren.
• Vage hochriskante Ziele in eine präzise Problemstellung, eine Lösung und eine Erfolgsdefinition umwandeln, die alle unterstützen.
• Die Gestaltung im Pre-Sales als vollwertiges Teammitglied leiten und dann in die Lieferung übergehen, damit nichts im Übergang verloren geht.
• Workshops mit geschäftlichen und technischen Stakeholdern moderieren und Klarheit schaffen, wenn das Briefing unklar ist oder der Kunde die Richtung ändert.
• Den Business Case und die ROI-Geschichte erstellen, damit die Kunden mit Vertrauen investieren können.
• Die Einführung und den Wandel vorantreiben, damit das, was Sie bauen, tatsächlich genutzt wird, und die Lektionen zurück in unsere Arbeitsweise einfließen lassen.

Anforderungen:

• Etwa 5+ Jahre Erfahrung in Produktmanagement oder Beratung, wobei uns die Erfolgsbilanz wichtiger ist als Jahre oder Titel.
• Erfahrung in der Leitung von kundenorientierten, hochriskanten Arbeiten, bei denen die Stakeholder nicht ausgerichtet waren und der Weg nicht offensichtlich war.
• Nachweis über die Implementierung von KI-Agenten oder KI-nativen Funktionen bis hin zur Nutzung durch Kunden – Dinge, die ausgeliefert und verwendet wurden, nicht Prototypen, die im Labor geblieben sind.
• Beherrschung der Prototypisierung mit dem aktuellen Toolset, einschließlich Claude und ClaudeCode, ChatGPT und Gemini, Cursor, App-Builder wie v0, Lovable oder Replit sowie Agentenplattformen wie Microsoft Copilot Studio.
• Reale Fachkenntnisse in mindestens einer Branche: Finanzdienstleistungen, Retail Banking, Versicherungen, Gesundheitswesen & Lebenswissenschaften, Einzelhandel oder Reisen & Gastgewerbe.
• Fähigkeit zur Bereitstellung von 0→1 Produktinnovationen, die aus einer leeren Seite unter Unsicherheit ohne Handbuch entwickelt werden.
• Grundkenntnisse über LLMs, Prompting, RAG, Embeddings und Vektordatenbanken, Agenten und das Model Context Protocol (MCP).
• Fähigkeiten, scharfe Fragen zu stellen, Chaos zu strukturieren und vom Whiteboarding mit Führungskräften zu einem klaren Brief für Ingenieure zu gelangen, ohne den Faden zu verlieren.
• Handlungsdrang – in die Lücken springen mit einem groben Prototyp über ein Wochenende, einem Workshop oder einer Demo kurzfristig.
• Englischkenntnisse auf B2-Niveau oder höher.

Schön zu haben: Erfahrung im Pre-Sales und in der Lösungsentwicklung mit senioren Kundenstakeholdern.