Data Product Owner (m/f/d) in Berlin

Sie besitzen die Unternehmensdaten von GlassDollar als Produkt: was wir sammeln, wie gut sie sind, was sie kosten und was wir als Nächstes bauen. Sie sitzen im Produktteam und berichten an unseren Product Owner.

Unsere Daten haben schneller zugenommen als unser Besitz darüber. Feeds laufen, aber niemand ist dafür verantwortlich, ob sie weiterlaufen. Die meisten Beziehungsdaten sind noch nicht klassifiziert, und einige Signale, nach denen Benutzer fragen, wie z.B. Änderungen der Mitarbeiterzahl, haben keine zuverlässige Live-Quelle. Das zu beheben, ist Ihre Aufgabe.

Wer nutzt Ihre Arbeit:

• Menschen in vclOS
• Suchanfragen, Listen, Projekte, PoC-Tracking, Empfehlungen und wöchentliche Unternehmensupdates.
• Unsere KI-Agenten & Suche
• API- und MCP-Partner
• Marketing

Was wir suchen:

Was Sie besitzen:

• Den Datensatz-Backlog, aus dem unsere Ingenieure schöpfen, priorisiert nach Wert, Kosten und erreichbarer Qualität.
• Das Datenwörterbuch und das Schema als Quelle der Wahrheit.
• Signale: Finanzierung, Übernahmen, Schließungen, Fallstudien und Mitarbeiterzahlen mit korrekten Ereignisdaten und Warnungen, wenn ein Feed stoppt.
• Datenqualität: Abdeckung, Genauigkeit, Aktualität und Vollständigkeit, monatlich gemessen.
• Das Datenbudget: Anbieter, APIs, Scraping-Partner und Scouting-Aufwand.
• Human-in-the-loop-Arbeit: Was unser Scouting-Team sammelt und wie es in die Datenbank fließt.

Sie nehmen an Sprint-Planungen und -Überprüfungen teil, triagieren Datenfehler, die von Benutzern und Agenten gemeldet werden, und prototypisieren und versenden selbst Datensätze, bevor Sie das, was skaliert werden muss, übergeben.

Was Sie tun werden:

Ihre ersten 90 Tage:

• Bis Tag 90: Beziehungsdaten sind klassifiziert und gemessen, jeder Feed hat einen Eigentümer und eine Warnung, 3–5 neue Datensätze sind live, und unser Suchbenchmark hat sich gegen ein Ziel bewegt, das Sie im ersten Monat festgelegt haben.
• Monat 1: Basislinie - Datenwörterbuch v1 für die 25 wichtigsten Datensätze, mit Quelle, Eigentümer, Benutzer und Qualitätszahlen.
• Jede Pipeline, jeder Anbieter-Feed und jede Scraping-Aufgabe inventarisiert mit einem Eigentümer, Runbook und Warnung.
• Schneller Gewinn: Skalierung der Partnerschaftsdatenpunkt-Sammlung.
• Das Datenbudget des nächsten Jahres als Geschäftsfälle mit Kosten pro Datensatz.
• Monat 2: Unternehmens-technologische Beziehungen - Definition von Unternehmen und Beziehungstypen.
• Monat 3: Neue Datensätze und Agenten - Durchführung von 6–8 zeitlich begrenzten Datensatzexperimenten, von denen jedes endet mit Versand, Stornierung oder Parken.

Anforderungen:

Wer Sie sind:

• Geschäftsorientiert und technisch genug, um alleine zu versenden.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Unternehmens-, Markt- oder B2B-Daten in einer Produkt-, Daten- oder Betriebsrolle.
• Fließend in Python: Sie schreiben Ihre eigenen Scraper und Anreicherungsskripte.
• Stark in SQL auf einer Produktions-Postgres-Datenbank.
• Praktische Kenntnisse in der Entitätsauflösung und Duplikation.
• Kenntnisse der DSGVO für Unternehmens- und Personendaten.
• Sie erklären Datenkompromisse klar gegenüber nicht-technischen Kollegen und Führungskräften.
• Ansässig in Berlin oder bereit umzuziehen.

Was diese Rolle nicht ist:

• Keine BI oder Analytik: keine Dashboards um ihrer selbst willen.
• Kein Datenplattformarchitekt: Ingenieure sind für die Infrastruktur verantwortlich.
• Keine ML-Forschung: Sie verwenden Modelle, Sie trainieren sie nicht.
• Keine Kundendaten (Projekte, Abteilungen, Exporte): das bleibt bei der Produktentwicklung.
• Kein Teambuilding von Anfang an: Sie führen durch Umfang und Prioritäten.

Was wir anbieten:

• Gehaltsband: €80 – €150k Grundgehalt + Eigenkapital.
• Echte Verantwortung für einen Kernbereich unseres Produkts, mit einem Budget und einer direkten Verbindung zur Führungsebene.
• Schnelle Auswirkungen: Ihre Daten erscheinen innerhalb von Wochen für Unternehmenskunden, in den Antworten der Agenten und in wöchentlichen Unternehmensupdates.
• Ein kleines, erfahrenes Team. Vollzeit, Büro in Berlin.