Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere die Vision und Strategie für KI/ML-Produktmerkmale und übernehme die Verantwortung für den gesamten Produktlebenszyklus.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem kreativen Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Jobvermittlung mit modernster KI-Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Produktmanager, idealerweise im datenintensiven oder KI-gesteuerten Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Define the vision, strategy, and roadmap for AI/ML product features (Job Hunt Engine).
- Take full ownership of the product lifecycle from hypothesis to scaled impact, focusing on business results, not just model performance.
- Translate business problems into ML hypotheses and solutions.
- Work side-by-side with ML engineers and data scientists to define data requirements, evaluation frameworks (evals, RAG, agents), model monitoring, and delivery processes.
- Design and execute rapid, pragmatic validation cycles.
- Formulate clear hypotheses (Problem → Mechanism → Impact → Metric) and choose the right validation method (A/B test, shadow model, phased rollout).
- Apply critical thinking to decompose complex, ambiguous problems.
- Collaborate closely with Engineering, Data Science, and business teams.
- Communicate complex ML concepts clearly and align stakeholders on goals, trade-offs, and progress.
Requirements
- Strong understanding of ML/LLM fundamentals (NLP, recommendation systems, etc.).
- Hands-on experience building and scaling AI-powered features (matching, ranking, personalization).
- Practical knowledge of modern AI/ML concepts: evaluation frameworks, RAG, agents, model monitoring.
- Ability to define data pipelines, metrics, and work processes with ML engineering teams.
- Nice to have: hands-on experience in a Data Science, Data Analyst, or ML Engineer role.
- 5+ years of experience in a Product Manager role, preferably in a data-intensive or ML-driven domain (HRTech experience is a strong plus).
- Proven ability to formulate and rigorously test product/ML hypotheses using statistical methods (A/B testing, significance, confidence intervals).
- Ability to reason about probability, causality, and data limitations to make informed decisions.
- Entrepreneurial & Hands-on: "Let's build it" attitude.
Able to create quick prototypes and test ideas without over-engineering.
Comfortable with "building with sticks and glue" to learn fast.
- Outcome-Oriented: Owns the business result, not just the AI model. Pragmatic and willing to simplify or kill features that don't drive impact.
- Thrives in Ambiguity: Can navigate uncertainty, contradictory model results, and noisy data. Structured thinker who can bring clarity to complex situations.
- Fluent English and Russian. Excellent ability to communicate with technical (Engineers, Data Scientists) and non-technical stakeholders.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Tech AI/ML Product Manager – Job Hunt Engine Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Tech AI/ML Product Manager – Job Hunt Engine 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 Jobtailor 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 Tech AI/ML Product Manager – Job Hunt Engine 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 Tech AI/ML Product Manager – Job Hunt Engine bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
