Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform in Berlin

Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform in Berlin

Berlin Vollzeit 56250 - 68750 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
N

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Vision und Strategie für unsere Machine Learning Plattform.
  • Unternehmen: N26, eine der führenden digitalen Banken Europas.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Entwicklungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationaler Vielfalt und hervorragenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankings mit innovativen ML-Lösungen.
  • Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung im Produktmanagement, insbesondere im Bereich Machine Learning.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.

About the opportunity

We are seeking an experienced Lead Technical Product Manager for our Machine Learning Platform within the Intelligent Operations Platforms segment.

In this role, you will define the long term vision, platform architecture, and execution strategy for core Machine Learning infrastructure across N26.

Your work will enable squads across the bank to automate risk assessments, prevent financial crime, and scale operational efficiency.

Our ML Platforms team serves as the central nervous system for real-time, data-driven decisioning.

We build and scale horizontal ML capabilities that allow critical functions including Financial Crime, Credit Risk, and Core Operations to execute with absolute precision at scale.

As a Lead Product Manager, you will drive multi-squad strategy, transforming complex predictive models into resilient, compliant, sub-second scoring systems.

  • In this role, you will
  • Drive the Core ML Platform

Vision: Define and execute the multi-year roadmap for the central Machine Learning platform, ensuring alignment with broader engineering architecture and executive business goals.

  • Lead High-Volume ML Portfolios: Oversee complex predictive ML capabilities supporting high-throughput banking systems, focusing on real-time transaction monitoring, automated credit risk scoring, and operational workflow decisioning.
  • Scale Enterprise MLOps

Infrastructure: Own the platform tooling and standards across the full ML lifecycle.

Drive strategic decisions around feature stores, real-time feature extraction pipelines, model registries, automated retraining triggers, and CI/CD for ML.

  • Establish Model Evaluation and

Governance: Define robust offline and online model evaluation frameworks, shadow deployment mechanics such as champion and challenger testing, and real-time monitoring for model drift, inference latency, and data quality degradation.

  • Bridge Technical Leadership and

Compliance: Partner closely with Principal Data Scientists, ML Engineers, Security, and Legal stakeholders to ensure models meet strict European banking governance, explainability, and auditability standards.

  • Elevate and Mentor the PM Function: Serve as a functional leader within the product organization.

Establish best practices, PRD standards, and self-service ML integration blueprints while mentoring Product Managers in the team.

  • What you need to be successful
  • Background & Experience
  • 7+ years of Product Management experience in a technology-driven environment, with at least 4 years deeply focused on building, scaling, and managing core Machine Learning platform capabilities or data infrastructure.
  • High-Volume B2C Scale: Proven track record of shipping ML products within high concurrency and low latency environments such as Fin Tech, payment processors, or high-scale consumer tech platforms.
  • Strategic & Portfolio

Leadership: Demonstrated experience leading multi-squad initiatives, shaping platform strategy across cross-functional engineering triads, and presenting to C-level executives and regulatory bodies.

  • Technical & Domain Skills
  • Deep ML and MLOps

Literacy: Hands-on understanding of predictive ML methodologies including classification, regression, clustering, anomaly detection, and ranking.

This must be paired with architectural mastery of modern MLOps pipelines such as Kafka event streams, feature stores, vector databases, and automated retraining.

  • Analytical and
  • Evaluation

Rigor: Highly proficient in defining model performance metrics like precision, recall, ROC-AUC, and F1-score, with a clear ability to translate them into business ROI such as reduced false-positive fraud blocks or manual review cost savings.

  • Latency and System Trade-Offs: Strong ability to evaluate technical trade-offs between real-time inference and batch scoring, feature compute complexity and latency SLAs, and model accuracy versus explainability.
  • Financial Governance and

Compliance: Deep understanding of regulatory constraints around automated financial decisioning, model transparency, data privacy under GDPR, and audit trails in regulated environments.

  • Traits
  • Platform Visionary: Ability to abstract domain-specific requirements into reusable horizontal ML services consumed by multiple engineering squads.
  • Decisive
  • Technical

Leader: Comfortable navigating ambiguity, making high-stakes technical trade-off decisions, and prioritizing foundational infrastructure investments alongside feature delivery.

  • Uncompromising Quality Standard: High bar for system resilience, monitoring, and fail-safe mechanisms, recognizing that core banking engines demand 99.99% reliability.
  • What’s in it for you
  • Accelerate your career growth by leading core infrastructure at one of Europe’s premier digital banks.
  • Employee benefits including a competitive personal development budget, work from home budget, fitness & wellness discounts, and public transportation subsidies.
  • A Premium N26 bank account subscription for you, plus subscriptions for friends and family.
  • An additional day of annual leave for each year of service.
  • High autonomy to drive the ML technical agenda, working with a diverse, international team of peers.
  • A relocation package with visa support for those who need it.

Who we are

N26 has reimagined banking for today’s digital world. Technology and design empower everything we do and it’s how we are building the global banking platform the world loves to use.

We've eliminated physical branches, paperwork, and hidden fees for an elegant digital experience and supreme savings.

Giving people the power to live and bank their way is what gets us out of bed in the morning and inspires the work that we do.

We are headquartered in Berlin with offices in multiple cities across Europe, including Vienna and Barcelona, and a 1,500 strong team of more than 80 nationalities.

Sounds good? Apply now for this position.

Equal Opportunities

We recognize that our strength lies in our people and the varied perspectives they bring to our workforce.

We strive to build talented and diverse teams to drive our business success and empower our people to reach their full potential.

We genuinely welcome and encourage applications from people of all backgrounds, cultures, genders, sexual orientations, abilities, neurodiversities, and ages.

We're committed to creating an inclusive workspace where everyone feels valued and respected, free from harassment and discrimination.

If there's anything you need to make the application process work for you, please let us know by reaching out to candidate. exp@n26. com.

Visit our website to learn more about Diversity, Equity, & Inclusion at N26.

Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform in Berlin Arbeitgeber: N26

N26 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Wachstum und persönliche Entwicklung ausgerichtet ist. Mit einem wettbewerbsfähigen Personalentwicklungsbudget, flexiblen Arbeitsmöglichkeiten und einem freundlichen Team aus verschiedenen Nationalitäten fördern wir eine inklusive Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und individuelle Stärken nutzt. Darüber hinaus profitieren Sie von einem hohen Maß an Autonomie und Zugang zu modernster Technologie, während Sie an bedeutenden Projekten mitarbeiten, die die Zukunft des Bankings gestalten.

N

Kontaktdaten:

N26 Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform in Berlin erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei N26 anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei N26 vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Technical Product Manager — Machine Learning Platform in Berlin mit Bravour zu bestehen

Produktmanagement
Maschinelles Lernen (ML)
MLOps
Architektur von ML-Pipelines
Echtzeit-Transaktionsüberwachung
Automatisierte Kreditrisikobewertung
Modellbewertung und -governance

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei N26 klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei N26 vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.