Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte ML-Funktionen, die echten Nutzen für Nutzer schaffen und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Voize ist ein schnell wachsendes Startup mit sozialer Wirkung.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten, Aktienoptionen und Zugang zu Lernplattformen.
- Weitere Informationen: Ideale Lage in Berlin mit hybrider Arbeitsweise und tollen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das KI im Gesundheitswesen revolutioniert.
- Qualifikationen: Erfahrung im Produktmanagement und technisches Verständnis von ML erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Warum voize? Weil wir mehr als nur einen Job sind! Bei voize glauben wir, dass das größte Geschenk für Frontline-Mitarbeiter Zeit ist - Zeit, um sich zu kümmern, zu verbinden und präsent zu sein. Heute geht diese Zeit durch Bürokratie und komplexe Systeme verloren, die sie von dem ablenken, was am wichtigsten ist: den Menschen. Unsere Vision ist es, dies zu ändern, indem wir KI-Begleiter entwickeln, die nahtlos digitale Arbeitsabläufe übernehmen. Wir ersetzen Menschen nicht durch Technologie - wir verstärken ihren Einfluss.
Unsere Mission wird durch eine Finanzierung in Höhe von 50 Millionen US-Dollar in der Serie A unterstützt, angeführt von Balderton Capital, mit Unterstützung von HV Capital, Y Combinator und anderen führenden VCs. Heute vertrauen über 2.000 Einrichtungen voize, und über 200.000 Nutzer verlassen sich auf unseren KI-Begleiter, um ihre tägliche Arbeitslast zu erleichtern. Als dynamisches Team kombinieren wir erstklassige Technologie mit bedeutendem sozialen Einfluss. Und jetzt suchen wir dich, um uns bei dieser Mission zu unterstützen!
Ihre Mission: Die Fähigkeiten des maschinellen Lernens in echten Benutzerwert umwandeln. Voize ist mehr als ein Schreiber und weit mehr als ein weiteres Dokumentationstool! Wir definieren und setzen den Maßstab dafür, wie KI im Gesundheitswesen tatsächlich aussieht. Als Produktmanager - ML wirst du im Zentrum unseres Produkts sitzen, Kunden-, Vertriebs- und Customer Success-Signale in die ML-Produkt-Roadmap über unsere Märkte übersetzen - definieren, was "besser" für unsere Modelle bedeutet, Stakeholder auf Prioritäten abstimmen und einen Versandrhythmus vorantreiben, der die ML-Fähigkeit in messbaren Benutzerwert umwandelt.
Ihr tägliches Geschäft - Kein Tag ist wie der andere:
- Besitzen Sie die ML-Produkt-Roadmap für Kernsprache und NLP über unsere Märkte und verwandeln Sie Feldsignale in klare Prioritäten.
- Führen Sie eine strukturierte Kundenfeedback-→ ML-Schleife mit Vertrieb, Kundenservice und Customer Success sowie direkten Kundenkonversationen durch (und schließen Sie die Schleife zurück zum Feld).
- Definieren und pflegen Sie den Rahmen zur Bewertung von Modellen, der Releases steuert (Metriken, Slices, Schwellenwerte, Regression Bar).
- Arbeiten Sie eng mit den Leitern von Sprache und NLP als Ihre Roadmap-Kollegen zusammen, um Verbesserungen in die Produktion zu bringen.
- Verbessern Sie die Produktanalytik und die Integration von ML-Daten: Schließen Sie die Lücken zwischen dem, was wir erreichen wollen, dem, was wir in der Produktion messen können, und dem, was wir unsere Modelle trainieren.
- Besitzen Sie ML-Produkt-KPIs (z.B. No-Edit-Rate, Dokumentationsrate, Edit-Rate pro Slot, Transkriptionsgenauigkeit) und treiben Sie messbare Verbesserungen voran.
Ihr Skillset - Was Sie mitbringen:
- Umfangreiche Erfahrung im Produktmanagement, Hintergrund in Spracherkennung, NLP oder LLM-basierten Produkten ist von Vorteil.
- Starke technische Kenntnisse im Bereich ML: Bewertung, Trainingsdaten, Latenz-/Qualitätskompromisse und Release-Mechanik (Sie müssen keine Modelle trainieren, aber Sie müssen sie tiefgehend verstehen).
- Erfolgsbilanz beim Versand von ML-gestützten Produkten in die Produktion mit messbarem Benutzerimpact.
- Praktische Erfahrung in der Gestaltung und Operationalisierung von Bewertungsrahmen für ML-Modelle.
- Ausgezeichnete Kommunikation in Englisch; Deutsch ist erforderlich, um Kunden- und Endbenutzergespräche zu führen (ungefähr B2).
- Wir sind offen für Umzüge, aber diese Rolle ist idealerweise in Berlin angesiedelt und Sie arbeiten in einem hybriden Setup.
Gemeinsam wachsen - was Sie bei voize erwarten können:
- Wir sind ein schnell wachsendes Startup, das bedeutet, Sie werden Herausforderungen meistern, schnell wachsen und einen echten Einfluss ausüben, indem Sie Frontline-Mitarbeitern mehr Zeit für Menschen geben.
- Werden Sie ein Mitgestalter unseres Erfolgs mit einem wettbewerbsfähigen Aktienoptionsprogramm.
- Großzügige Vorteile: 30 Urlaubstage plus Ihren Geburtstag frei, Deutschland Transport Ticket, Urban Sports Club, regelmäßige Unternehmensausflüge und Zugang zu Lernplattformen wie Blinkist und Audible sowie kostenlose Sprachkurse.
- Sie entscheiden, wann Sie am besten arbeiten, das bedeutet flexible Arbeitszeiten und ein gutes hybrides Setup sowie feste Remote-Arbeitstage innerhalb der EU.
Bereit zu sprechen? Bewerben Sie sich jetzt! Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung und können es kaum erwarten, Sie kennenzulernen - egal wer Sie sind oder welchen Hintergrund Sie haben!
Senior Product Manager - Machine Learning (m/f/d) Arbeitgeber: Stryker Corporation
Unite ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Senior Product Marketing Manager (gn) die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Scale-up-Umfeld zu arbeiten, das Innovation und Kreativität fördert. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Weiterbildungsangeboten und einer fairen Unternehmenskultur schätzt Unite die Balance zwischen Beruf und Privatleben und unterstützt deine persönliche sowie berufliche Entwicklung. Hier hast du die Chance, aktiv an der Neugestaltung des Beschaffungsmarktes mitzuwirken und Teil eines engagierten Teams zu werden, das Vielfalt und Verantwortung lebt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Product Manager - Machine Learning (m/f/d) 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 Stryker Corporation anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior Product Manager - Machine Learning (m/f/d) 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 Stryker Corporation vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Product Manager - Machine Learning (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
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 Stryker Corporation 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 Stryker Corporation 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.