Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite den gesamten Lebenszyklus von KI-Produkten und arbeite an innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI mit einem dynamischen und kollaborativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem sich schnell entwickelnden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Daten-/KI-Entwicklung und Produktmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir suchen einen technischen AI Product Lead, der den gesamten Lebenszyklus der KI-Produkte unserer Kunden von der Problemanalyse und Roadmap bis hin zur Produktionsbereitstellung und -anpassung verantwortet. Sie werden an der Schnittstelle von Geschäft, Data Science, Engineering und Governance sitzen und die Strategie in umsetzbare Fähigkeiten übersetzen.
Dies ist die richtige Rolle für jemanden, der KI/ML-Anwendungsfälle von der Machbarkeitsstudie bis zum industrialisierten Produkt in komplexen, regulierten Umgebungen gebracht hat und sowohl die technischen Details als auch die executive Narrative halten kann.
- Verantwortung für die Produktvision, Roadmap und das Backlog für KI/ML-Anwendungsfälle (z.B. Dokumenten- und Prozessautomatisierung, Überwachungs-/Erkennungssysteme, Kundenanalysen), Priorisierung nach Geschäftswert und Machbarkeit.
- Leitung von funktionsübergreifenden Lieferteams – Data Science, Engineering, MLOps und Business-Analyse – als verbindendes Element zwischen technischer Umsetzung und Geschäftsergebnissen.
- Vorantreiben der Industrialisierung von PoC bis Produktion: Definition von Erfolgskriterien, Management des Skalierungsprozesses und Sicherstellung, dass Lösungen robust, überwacht und wartbar sind.
- Hauptansprechpartner für Geschäftsinteressierte und Kunden, Anforderungen sammeln, Erwartungen managen und Fortschritte kommunizieren.
- Zusammenarbeit mit Governance- und Risikofunktionen, um verantwortungsvolle KI, Datenschutz durch Design und Compliance-Anforderungen von Anfang an in das Produkt einzubetten.
- Beitrag zu Entscheidungen über die Lösungsarchitektur (LLM/agentische Systeme, Datenpipelines, Funktionen und MLOps-Tools) zusammen mit technischen Leitern.
- Durchführung von Agile/Scrum-Zeremonien und Verantwortung für die Lieferplanung, Sprintausführung und Release-Management.
- Präsentation der Produktstrategie, Investitionsfälle und Lieferupdates an leitende und exekutive Stakeholder.
- Unterstützung des Change Managements und der Bemühungen um KI-Kompetenz, um die Akzeptanz in den Geschäftsteams voranzutreiben.
7+ Jahre Erfahrung in der Daten-/KI-Lieferung, mit bedeutender Zeit in einer Rolle als Produktverantwortlicher, Produktmanager oder Lieferleiter.
Nachweisliche Erfolge bei der Auslieferung von KI/ML-Produkten von der Idee bis zur Produktion in einem regulierten Sektor (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder öffentlicher Sektor von Vorteil).
Erfahrung in der Leitung funktionsübergreifender Teams und im Management komplexer Programme mit mehreren Stakeholdern.
Komfortable Handhabung einer Roadmap und Durchführung von Priorisierungsentscheidungen basierend auf Geschäftswert.
Solides Verständnis des modernen KI-Stacks auf Microsoft Azure: LLMs und agentische Systeme über Azure OpenAI / Azure AI Foundry, ML/NLP und Azure Machine Learning – genug, um mit Ingenieuren herauszufordern und zusammenzuarbeiten, nicht unbedingt um alleine zu bauen.
Vertrautheit mit der Azure-Datenplattform: Microsoft Fabric, Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2), Delta Lake und Azure Databricks sowie modernen Datenarchitekturmustern (Data Mesh, Data-as-a-Service, Ontologie-Modellierung).
Verständnis von MLOps/LLMOps-Praktiken im Azure-Kontext – Modellbereitstellung, Überwachung, Feature Stores und CI/CD (z.B. Azure DevOps / GitHub Actions).
Kenntnisse über Azure-Governance- und Sicherheitstools, die für regulierte Umgebungen relevant sind (Microsoft Purview, Identitäts- und Zugriffsmanagement, verantwortungsvolle KI-Tools).
Komfortabel mit Python, SQL, Spark und Docker sowie mit BI/Analytics-Lieferung über Power BI.
Starke Agile/Scrum-Lieferdisziplin (Erfahrung als Product Owner / Scrum Master geschätzt).
Fundiertes Wissen in KI und Daten-Governance sowie verantwortungsbewussten KI-Praktiken.
Ausgezeichnetes Stakeholder-Management und exzellente Kommunikationsfähigkeiten auf Führungsebene.
Universitätsabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich (fortgeschrittener Abschluss von Vorteil).
Fließend in Englisch und Französisch; Deutsch von Vorteil.
Berechtigung zur Arbeit in der Schweiz.
AI Product Lead Arbeitgeber: Technology Staffing Group
Die Technology Staffing Group in der Schweiz bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, die sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-Plattformen konzentriert. Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem unterstützenden Teamgeist und der Chance, an wegweisenden Projekten zu arbeiten, die die Zukunft des Bankwesens gestalten. Zudem fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und bietet flexible Arbeitsmodelle, um den individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden.
Kontaktdaten:
Technology Staffing Group Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Product Lead 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 Technology Staffing Group 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 AI Product Lead 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 AI Product Lead bei Technology Staffing Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technology Staffing Group 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 Technology Staffing Group entscheidend sein!
