Product Owner Data, Analytics & AI - Tieto Indtech (m/f/d)

Als Product Owner verbinden Sie Vision und Ausführung, indem Sie die Produktstrategie in konkrete Entwicklungsgegenstände übersetzen und die Lieferung mit cross-modularen Teams sicherstellen. Sie arbeiten eng mit dem Produktmanagement, anderen Product Ownern, Entwicklern und Geschäftspartnern zusammen, um die Roadmap in umsetzbare Arbeiten zu unterteilen, den Team-Backlog zu pflegen und die Bedürfnisse von Kunden und Markt zu vertreten.

Mit einem soliden Verständnis der Prinzipien des Produktmanagements und einer Co-Innovationsmentalität ermöglichen Sie es uns, kontinuierlich zu verbessern und wirkungsvolle, hochwertige Lösungen zu liefern.

Ihre Mission

• Kuratiere, priorisiere und pflege den Team-Backlog, um sicherzustellen, dass die Elemente bereit für die Planung sind und mit der Produktstrategie übereinstimmen.
• Leiten Sie die Verfeinerung des Backlogs und arbeiten Sie mit UX-Design und Engineering an Spezifikationen und Testbarkeit zusammen.
• Definieren und halten Sie die Definition von „Ready“ und „Done“ mit dem Team ein.
• Sicherstellen der Lieferung von PI-Zielen und Identifizierung von Risiken und Abhängigkeiten.
• Akzeptieren oder Ablehnen von abgeschlossenen Backlog-Elementen basierend auf Akzeptanzkriterien und DoD.
• Überwachen und Berichten über Team-KPIs, um Transparenz über Backlogs, Boards und Metriken sicherzustellen.
• Sicherstellen von eingebauter Qualität, Testbarkeit und Automatisierungsbereitschaft über Backlog-Elemente hinweg.
• Arbeiten Sie mit anderen Product Ownern und Architekten zusammen, um Schnittstellen, Abhängigkeiten und Integrationsbedarfe zu verwalten.
• Streben Sie nach kontinuierlicher Verbesserung in Prozessen, Praktiken und Produktergebnissen.

Was Sie mitbringen

• Nachgewiesene Erfahrung als Product Owner in einer agilen Softwareentwicklungsumgebung im Kontext von Daten, Reporting und KI.
• Starke Fähigkeit, Produkt-Roadmaps in konkrete Backlog-Elemente und umsetzbare Anforderungen zu übersetzen.
• Vertrautheit mit agilen Rahmenwerken (Scrum/SAFe) und Praktiken des Backlog-Managements.
• Solides Verständnis des Produktmanagements und Leidenschaft für Co-Innovation mit Kunden.
• Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten – in der Lage, Absichten zu klären, Prioritäten abzustimmen und Kunden einzubeziehen.
• Analytische, strukturierte und wertorientierte Denkweise mit der Fähigkeit, konkurrierende Prioritäten auszubalancieren.
• Fließend in Englisch.

Was wir bieten

• Direkten Einfluss auf den Erfolg unserer Produkt-Roadmap in einem schnell wachsenden, innovativen Umfeld.
• Kontinuierliche Lernmöglichkeiten, Mentoring und persönliche Verantwortung für wichtige Fachgebiete.
• Ein modernes, flexibles Arbeitsumfeld und eine Kultur, die Transparenz, Co-Kreation und Experimentieren schätzt.
• Enge Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement, der technologischen Führung und den Kunden-Stakeholdern.

Erforderliches Fachwissen

• Erfahrung mit Live-/nahezu Echtzeit-Reporting, Dashboarding und analytischen Datenmodellen, einschließlich bewährter Verfahren für den Umgang mit hochfrequenten Betriebsdaten.
• Kenntnisse moderner Daten- und KI-Plattformarchitekturen (z.B. ereignisgesteuerte Datenpipelines, nachrichtenbasierte Integrationen, hybride transaktionale/analytische Muster).
• Kenntnisse der Prinzipien der Datenverwaltung sind von Vorteil – Datenqualität, Herkunft, Zugriffskontrolle und Metadaten – insbesondere in regulierten Kontexten.
• Vertrautheit mit Power BI, SQL Server (SSIS und SSAS).
• Erfahrungen mit Transformationen von Datenplattformen (modularer mit klarer Produktdefinition, geschäftswertorientiert).
• Fähigkeit, Reporting-, Analyse- und KI-Anwendungsfälle (z.B. Leistungsanalysen, Anomalieerkennung, Prozessoptimierung) in konkrete Produktanforderungen zu übersetzen.
• Erfahrung mit Azure und dem KI-Tool-Stack (OpenAI / Azure AI Services) oder ähnlichen Tools, einschließlich Modellanpassung, Prompt-Engineering, Vektorisierung/Einbettungen und verantwortungsbewussten KI-Praktiken.
• Praktische Erfahrung in der Bereitstellung realer Daten- oder KI-Produkte in der Produktion, nicht nur Prototypen oder Dashboards.
• Verständnis der MES-Datenstrukturen ist von Vorteil (Ereignisflüsse und wie Betriebsdaten generiert, transformiert und über Module konsumiert werden).
• Verständnis, wie Betriebsdaten generiert werden, deren Einschränkungen und wie Variabilität in Fertigungsprozessen Reporting und Analytik beeinflusst.
• Verständnis des Papier-/Board-Geschäfts ist von Vorteil.