Produktmanager KI und Datenwissenschaft
Produktmanager an der Schnittstelle von KI, Datenwissenschaft und strategischer Produktentwicklung
Tendenz in den meisten Ländern. Die Werte Ihres Landes finden Sie unter „Gehälter, Ausbildung, Arbeitsmarkt“.
Über den Beruf
Der Produktmanager KI und Datenwissenschaft konzipiert und steuert datengetriebene Produkte in technologieorientierten Unternehmen.
Er arbeitet mit Python, SQL, ML-Frameworks sowie Produkt-Roadmap-Tools wie Jira oder Productboard und koordiniert interdisziplinäre Teams aus Data Scientists, ML-Engineers und Softwareentwicklern. Er steht im regelmäßigen Austausch mit Stakeholdern aus Business, Technik und Design, um KI-basierte Lösungen vom Konzept bis zum Launch zu führen und messbare Produktziele zu erreichen.
Kompetenzen
Fachliche Kompetenzen
- Management der Product Roadmap mit Tools wie Jira, Productboard, Aha!
- Fähigkeiten in SQL und Datenanalyse (BigQuery, PostgreSQL)
- Grundkenntnisse in ML-Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow
- Erfahrung in A/B-Testing und Experimentierdesign
- Erstellung von KPI-Dashboards mit Tableau, Looker, Power BI
- Anwendung agiler Methoden wie Scrum
- Verständnis für MLOps-Prozesse (CI/CD, Modell-Deployment)
- Grundkenntnisse in API und Datenpipeline-Verständnis
Soziale Kompetenzen
- Strukturiertes und analytisches Denken
- Klare Kommunikation technischer Sachverhalte gegenüber nicht-technischen Stakeholdern
- Eigenverantwortliches Priorisieren unter Unsicherheit
- Ausgeprägte Zusammenarbeitsfähigkeit in cross-funktionalen Teams
- Pragmatisches Problemlösen in iterativen Entwicklungszyklen
- Kritische Bewertung von Modell-Outputs und ethischen KI-Implikationen
Aufgaben
- Entwickeln einer klaren Produktvision für KI-Innovationen basierend auf Marktanalysen und OKR-Frameworks
- Priorisieren des Product Backlogs mit MoSCoW-Methode und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen
- Erstellen von User Stories und Akzeptanzkriterien in Jira für ML-Modell-Features
- Erstellen von Business Cases für neue Data-Science-Initiativen mit ROI-Projektion
- Koordinieren der Modell-Rollouts in enger Zusammenarbeit mit MLOps- und Engineering-Teams
- Analysieren von Produktkennzahlen (Precision, Recall, NPS, Conversion) mit Tableau oder Looker
- Durchführen von Discovery-Interviews mit Endnutzern zur Validierung von KI-Anwendungsfällen
- Steuern der Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Business-Stakeholdern über Sprint-Zyklen
- Entwickeln von Go-to-Market-Strategien für neue KI-Features gemeinsam mit Marketing und Sales
- Überwachen der Modell-Performance und Produktqualität über definierte KPIs und Dashboards
- Einrichten von A/B-Tests zur Bewertung neuer Algorithmen und deren Produktwirkung
Arbeitsumgebungen
- Tech-Startups und Scale-ups im KI-Bereich
- Digitaleinheiten großer Konzerne mit Fokus auf Innovation
- Beratungsunternehmen mit Data-Science-Praxis und strategischem Fokus
- SaaS-Unternehmen mit ML-basierten Produkten
- Fintech- und Insurtech-Unternehmen mit disruptiven Ansätzen
- Gesundheits- und MedTech-Organisationen mit Fokus auf digitale Lösungen
- Forschungsnahe Produktteams in der Industrie
Karrierewege
- Aufstieg zum Head of Product oder VP of Product
- Erreichen der Position eines Chief Product Officer (CPO)
- Führung als AI Product Strategy Lead
- Rolle als General Manager einer KI-Produktlinie
- Berater für KI-Produktstrategie auf Unternehmensebene
- Gründung eines KI-getriebenen Startups
Gesuchtes Profil
Häufige Fragen
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