Product Manager (Semantics Adoption & Knowledge Modelling)

Company Description
Wir sind Nagarro, ein Unternehmen für digitale Produktentwicklung, das in großem Maßstab wächst! Wir entwickeln Produkte, Dienstleistungen und Erlebnisse, die inspirieren, begeistern und erfreuen. Unsere Arbeitskultur ist dynamisch und nicht hierarchisch. Wir suchen großartige neue Kollegen. Das ist der Punkt, an dem Sie ins Spiel kommen!

Job Description
Rollenbeschreibung: Ermöglichen Sie die erfolgreiche Einführung der semantischen Abstraktionsschicht der Plattform, indem Sie praktisches Wissen im EcoStruxure-Plattformteam und den LoBs aufbauen. Diese Rolle erfordert fundierte Kenntnisse im Bereich Modellierung und überbrückt die Lücke zwischen semantischer Technologie und der operativen Realität von Teams, die neu in ontologiebasierten Ansätzen sind.

Hauptverantwortlichkeiten:

• EcoStruxure-Plattform-Team-Empowerment: Schulung von Plattformarchitekten und Ingenieuren zu den Grundlagen der semantischen Modellierung: OWL/RDF/S-Standards, Betrieb von Graphdatenbanken, Ontologiedesignmuster und häufige Fallstricke.
• Leitung des Engineering-Teams zur korrekten Implementierung des Ontologiemanagementdienstes, um sicherzustellen, dass technische Entscheidungen dem Geschäftszweck dienen.
• Festlegung der semantischen Standards der EcoStruxure-Plattform: Namenskonventionen, Anforderungsannotation, grundlegende Ontologie-Ausrichtung und gemeinsame Vokabulare (gemeinsame Verantwortung mit anderen Teams bei Schneider).

• LoBs-Empowerment: Direkte Zusammenarbeit mit den Fachexperten und Datenmodellierern jedes LoB, um ihre ersten kanonischen Domänenmodelle zu erstellen (praktisch, nicht theoretisch).
• Durchführung strukturierter Arbeitssitzungen, in denen Fachexperten ihr Fachwissen artikulieren und ein Datenmodellierer es in formale Modellierungsentscheidungen übersetzt.
• Schrittweise Entwicklung des Vertrauens und der Autonomie der LoBs: Zuerst gemeinsam arbeiten, dann coachen, dann zurückziehen.
• Entwicklung wiederverwendbarer Leitfäden: Modellierungsleitfäden, Beispiele aus realen Geschäftsdomenen und Entscheidungsrahmen für häufige Modellierungsfragen.

• Evangelisierung: Artikulierung des konkreten Geschäftswerts der semantischen Schicht für Geschäftsinteressierte in ihrer Sprache, nicht in technischen Begriffen, sondern in Bezug auf: Auffindbarkeit, Interoperabilität, Schutz des geistigen Eigentums und reduzierte Integrationskosten.
• Demonstration greifbarer Ergebnisse: Zeigen, wie ein gut verfasstes kanonisches Modell eine schnellere Anwendungsentwicklung, klarere Datenproduktbeschreibungen und ein besseres Verständnis der Daten über LoBs hinweg ermöglicht.
• Direkte und ehrliche Ansprache von Skepsis, Anerkennung, wo semantische Ansätze zusätzlichen Aufwand verursachen, und Erklärung, wo die Investition sich auszahlt.

• Qualitätssicherung: Als Expertenprüfer im Publikationsgate während der ersten Plattform-Inkremente fungieren, eingereichte Modelle auf strukturelle Qualität, Musterkonformität und Interoperabilitätsbereitschaft überprüfen.
• Definition von „was gut aussieht“ für kanonische Domänenmodelle in der Plattform mit konkreten Beispielen.
• Frühzeitige Identifizierung und Kennzeichnung von Modellierungsantimustern, bevor sie sich in den LoBs festsetzen.

Qualifikationen:

• Erforderliche Erfahrung: Praktische Ontologieentwicklung in industriellen oder unternehmerischen Umgebungen (nicht rein akademisch).
• Fließend in OWL, RDF/S, SKOS, SPARQL – als Praktiker, nicht nur als Leser.
• Erfahrung im Betrieb von Open-Standards-Graphdatenbanken (Konfiguration, Datenladung, Abfrage, Leistungsüberlegungen).
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexes Fachwissen von Fachexperten in formale semantische Modelle zu übersetzen.
• Erfahrung in der Einführung semantischer Technologien in Teams, die diese zuvor nicht verwendet haben – mit Nachweisen erfolgreicher Adoption, nicht nur Lieferung.

• Erforderliche Fähigkeiten: Kann Konzepte der semantischen Modellierung einem nicht-technischen Publikum ohne Fachjargon erklären.
• Kann mit einem Steuerungstechniker, einem Netzspezialisten oder einem Gebäudemanager zusammenarbeiten und ein kohärentes Domänenmodell aus ihrem Wissen extrahieren.
• Komfortabel in einer Umgebung arbeiten, in der die Technologie für alle neu ist – Geduld, Pragmatismus und Klarheit in der Ungewissheit.
• Starke Meinungen zur Modellierungsqualität, die locker gehalten werden, wenn praktische Einschränkungen auftreten.
• Schriftliche Kommunikation: kann klare, verwendbare Leitfäden erstellen – keine akademischen Arbeiten.
• Mündliche Kommunikation: direkt, vermeidet technische Sprache, ist in multikulturellen Umgebungen wohlfühlend.

Zusätzliche Informationen:
Was diese Rolle nicht ist: Dies ist keine Softwareentwicklungsrolle. Der Semantics Adoption Product Manager baut nicht die Plattforminfrastruktur, kann jedoch diejenigen leiten, die dies tun. Dies ist keine Governance-Rolle. Der Data Governance Lead besitzt Richtlinien. Der Semantics Adoption Product Manager stellt sicher, dass diese Richtlinien umgesetzt werden. Dies ist keine permanente Abhängigkeit. Ziel ist es, Fähigkeiten innerhalb des Plattformteams und der Unternehmen aufzubauen, sodass diese Rolle innerhalb von 12–18 Monaten von „machen“ zu „beraten“ übergeht.