Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Data & AI Projekte und entwickle innovative Plattformen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Zukunft der Daten und KI gestaltet.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation mit modernsten Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Produktmanagement und technischem Verständnis für Data & AI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Werde unser/e neue/r (Senior) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d)
Daten sind deine Leidenschaft?
Du möchtest Unternehmen dabei unterstützen, innovative Data & AI Use Cases zu orchestrieren und skalierbare Plattformen auf Microsoft Azure und Databricks zu entwickeln?
Du bist ambitioniert, lösungsorientiert und liebst es, an der Schnittstelle zwischen Business und Technologie zu arbeiten?
Dann werde Teil unseres Teams!
Deine Rolle als (Senior) Technical Product Manager - Data & AI
Als Technical Product Manager bildest du bei uns die zentrale Schnittstelle zwischen Business und Technologie und trägst die Verantwortung für die Priorisierung sowie die fachliche und technische Steuerung des Projekts.
Dein Fokus liegt auf der Orchestrierung von Data & AI Use Cases sowie dem Aufbau bzw. der Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen.
Mit einem klaren Blick für Business Value stellst du sicher, dass alle Anforderungen effizient umgesetzt werden und die entwickelten Lösungen einen messbaren Mehrwert schaffen.
Der Product Manager übernimmt die End‑to‑End-Verantwortung für das Produkt und arbeitet eng mit dem Kunden sowie dem gesamten Umsetzungsteam zusammen, um innovative und zukunftssichere Lösungen zu realisieren.
- Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten
- Produktstrategie & Roadmap: Definition der Produktvision und Herleitung der Product Roadmap
- Anforderungsmanagement: Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Spezifikationen für Data & AI Use Cases sowie die Data Platform
- Product Backlog Management: Aufbau und Priorisierung des Product-Backlogs unter Berücksichtigung von Business Value, technischer Machbarkeit, Abhängigkeiten und Blockern
- Entwicklung & Skalierung: Verantwortung für den Aufbau von MVPs und deren Weiterentwicklung zu skalierbaren Produkten und Plattformen
- Product Teams: Enge Abstimmung mit Data Solution Architects, Data Engineers und AI Engineers zur Umsetzung datengetriebener Lösungen
- Entwicklungsmethoden: Sicherstellung der Effizienz durch den Einsatz von Scrum, Kanban, Dev Ops und SRE‑Prinzipien
- Team‑ & Meeting‑Koordination: Organisation von Meetings und agilen Zeremonien mit dem Team und dem Kunden
- Erfolgsmessung & Optimierung: Nutzung von KPIs und OKRs zur kontinuierlichen Verbesserung der Lösungen
- Compliance & Datenschutz: Koordination regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, HIPAA) für datengetriebene Lösungen
- Nachhaltigkeit & Skalierbarkeit: Sicherstellung der langfristigen Wartbarkeit und Skalierbarkeit der entwickelten Lösungen
- Projektverantwortung: Steuerung des Teams und Budgets für eine erfolgreiche Umsetzung
- Stakeholder‑Management: Strukturierte Abstimmung mit Business‑Abteilungen und der Führungsebene zu Status, Risiken und neuen Chancen
- Das bringst Du mit – Deine Skills & Erfahrung
- Product Discovery & Entwicklung: Erfahrung mit Methoden und Prinzipien (wie Scrum, Kanban, Dev Ops und SRE) sowie markführenden Ticketsystemen und Wikis (wie Jira, Confluence, Azure Dev Ops)
- Business Value Orientierung: Fähigkeit, den Business Value und Impact herzuleiten und Roadmap sowie Product Backlog darauf auszurichten
- Hands‑on Mentalität: Freude daran, Produkte proaktiv mitzugestalten und voranzutreiben
- Technisches Verständnis von Data & AI-Plattformen: Projekterfahrung in der Etablierung von Cloud Data Plattformen (präferiert Microsoft Azure) und darauf basierenden Analytics und AI Use Cases
- Datenarchitekturen und -konzepte: Grundlegendes Verständnis von Konzepten, wie Data Warehouse, Data Lakehouse, Self‑Service BI und MLOps
- Stakeholder‑Management & Kommunikation: Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich für Management‑, Business‑ & IT‑Teams zu erklären
- Ausbildung
- Bachelor‑Abschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Betriebswirtschaft mit technischem Fokus oder einem verwandten Fachbereich
- Sprachkenntnisse
- Fließende und verhandlungssichere Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
- Deine Rolle im Projekt – Beitrag und Verantwortungsbereich
Als Product Manager begleitest du das Vorhaben von der Strategie bis zum operativen Betrieb des Produkts / der Plattform und übernimmst dabei die strategische, fachliche und technische Verantwortung.
- Strategie & Zielsetzung: Ableitung der Ziele für das Gesamtvorhaben und Herleitung der zentralen Erfolgsmessung
- Discovery & Konzeption: Identifikation von Kundensegmenten, Customer Journeys, Problem- und Lösungsräumen
- Entwicklung & Umsetzung: Sicherstellung einer effizienten Implementierung gemäß technischer und geschäftlicher Anforderungen
- Go‑Live & Operations: Durchführung von UATs, Koordination finaler Abnahmen sowie Hyper‑Care‑Support nach dem Go‑Live
- Projektorganisation: Ressourcen‑ und Budgetsteuerung sowie regelmäßige Statusberichte für eine transparente Kommunikation
- Up‑ & Cross‑Selling Potenziale: Identifikation neuer Ausbaustufen für die entwickelten Lösungen und Abstimmung mit unseren Account Managern
Als Product Manager arbeitest du eng mit den wichtigsten Stakeholdern auf Kundenseite zusammen und sorgst für eine nahtlose Abstimmung zwischen Business und Technologie.
- Projektleiter – Gemeinsam definiert ihr die Ziele der Produkte und stellt sicher, dass der höchstmögliche Business Value geliefert wird.
- Business Owner – Du stimmst dich eng mit den Fachbereichen unserer Kunden ab und schärfst kontinuierlich Anforderungen und Akzeptanzkriterien.
- Warum Du bei uns genau richtig bist
- Spannende Data & AI Projekte mit State‑of‑the‑Art Technologien – Arbeite mit Azure, Fabric, Databricks & führenden Cloud‑Technologien.
- High‑Performance & Ambition – Wir suchen Macher: innen, die etwas bewegen wollen.
- Steile Lernkurve & Entwicklungsmöglichkeiten – Werde Teil eines Top‑Teams mit regelmäßigen Trainings & Zertifizierungen.
- Innovative Unternehmenskultur – Wir leben Hands‑on Mentalität, Teamspirit & datengetriebene Exzellenz.
- Über KI performance
Wir transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten, und machen sie bereit für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.
Mit unserer Expertise in der Entwicklung von Datenplattformen und KI‑gestützten Lösungen schaffen wir messbaren Mehrwert – stets mit einem klaren Fokus auf Business und Strategie.
Unsere Projekte reichen von globalen Datenplattformen bis hin zu innovativen Gen‑AI‑Anwendungen und leisten einen direkten Beitrag zum Erfolg führender DAX‑Unternehmen.
Durch den Einsatz modernster Technologien setzen wir neue Maßstäbe in der digitalen Transformation und arbeiten eng mit Microsoft, Databricks und unserem KI‑Group‑Ecosystem zusammen, um nachhaltige und zukunftsweisende Lösungen zu realisieren.
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(Senior) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d) Arbeitgeber: Kigroup
Als (Senior) Technical Product Manager - Data & AI bei KI performance erwartet dich eine dynamische und innovative Unternehmenskultur, die auf Teamspirit und datengetriebene Exzellenz setzt. Du profitierst von spannenden Projekten mit modernsten Technologien wie Azure und Databricks sowie umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, die deine persönliche und berufliche Entwicklung fördern. Unser engagiertes Team bietet dir die Chance, an der Schnittstelle zwischen Business und Technologie zu arbeiten und einen direkten Einfluss auf den Erfolg führender Unternehmen zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Kigroup 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) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d) 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) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d) bei Kigroup gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kigroup 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 Kigroup entscheidend sein!
