Produktmanager für Data Science

Arbeitszeit: Vollzeit
Erfahrung: Gefordert sind mindestens 4 Jahre ML- oder Data-Science-Produktverantwortung und -auslieferung im Engineering-Team sowie mindestens 2 Jahre praktische Data Science und Erfahrung mit agentischen Produkten.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle gestaltet modellbasierte Produkte, die Data Scientists bei durchgängigen Vorhersageworkflows unterstützen. Sie übersetzt Kundenbedürfnisse in eine Roadmap und arbeitet eng mit Engineering, Applied AI, Produktdesign und Forschung zusammen.

Deine Aufgaben

Die Rolle verantwortet Roadmap und Produktentscheidungen von der Kundenanalyse über Produktdefinition und Einführung bis zur Weiterentwicklung.
Sie arbeitet direkt mit Data Scientists zusammen, untersucht Bedürfnisse und Nutzungsmuster und übersetzt Erkenntnisse in die Roadmap.
Sie gestaltet KI-Agenten und Data-Science-Werkzeuge für eigenständige Workflows über die Plattform hinweg und verbindet intuitive Abläufe mit Flexibilität für technische Nutzer.
Sie definiert, wie Nutzer Agenten anleiten, deren Arbeit prüfen und Ergebnisse verstehen, und balanciert Automatisierung mit Transparenz und Kontrolle.
Sie verantwortet MLOps-Workflows, mit denen Kunden die Vorhersagequalität ihrer Modelle im Produktivbetrieb verwalten und überwachen.
Sie übersetzt Modellfähigkeiten in zusammenhängende Nutzererlebnisse, formuliert klare Produktanforderungen und trifft praktische Abwägungen.
Sie definiert Erfolgsmaße für Bedienbarkeit, Nutzung und Kundenergebnisse und priorisiert anhand von Daten, Rückmeldungen und Erkenntnissen aus dem Produkt.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens 4 Jahre Erfahrung in Verantwortung und Auslieferung von ML- oder Data-Science-Produkten mit einem Engineering-Team, von der Kundenanalyse und Roadmap-Entscheidung bis zur Auslieferung und Weiterentwicklung.
Erforderlich sind mindestens 2 Jahre praktische Data-Science-Erfahrung mit fundiertem Verständnis zentraler Workflows einschließlich Klassifikation, Regression und Zeitreihenanalyse.
Erforderlich ist Erfahrung mit strukturierten oder tabellarischen Daten und prädiktiven ML-Workflows.
Erforderlich ist Erfahrung im Aufbau agentischer Produkte mit praktischem Verständnis ihrer Grenzen und jener Interaktionsmuster, die Vertrauen und Kontrolle durch Nutzer ermöglichen.
Erforderlich sind ausgeprägte Fähigkeiten zur Kundenanalyse, um Probleme hinter Anfragen zu erkennen, Annahmen zu prüfen und Erkenntnisse in Produktentscheidungen zu übersetzen.
Erforderlich sind technisches Verständnis, starke Zusammenarbeit mit Engineers und angewandt arbeitenden Data Scientists sowie die Fähigkeit, Unklarheiten in einen klaren, umsetzbaren Leistungsumfang zu überführen.
Erforderlich ist datenbasierte Priorisierung anhand von Nutzungsdaten, Evaluationsergebnissen und Nutzerbelegen statt ausschließlich anhand von Intuition.

Von Vorteil

Wünschenswert ist frühere Erfahrung in kundennaher Data Science mit anschließender Verantwortung für ein gemeinsam mit einem Engineering-Team entwickeltes Produkt.
Wünschenswert ist Erfahrung im Aufbau interner Data-Science-Werkzeuge für Applied AI, Lösungsteams oder andere technische Teams mit Kundenkontakt.
Wünschenswert ist Erfahrung in einem KI-Unternehmen in früher Entwicklungsphase mit direktem Kontakt zu Unternehmenskunden oder einem unmittelbar beim Kunden eingesetzten Arbeitsmodell.

Das wird angeboten

Die Vergütung umfasst Gehalt und Unternehmensbeteiligung.
Ein umfassender Krankenversicherungsschutz wird für Beschäftigte und ihre Angehörigen angeboten.
Alle neuen Eltern erhalten bezahlte Elternzeit, einschließlich bei Adoption und Leihmutterschaft.
Beschäftigte erhalten Umzugsunterstützung, wenn sie für den Einstieg an einen Bürostandort ziehen.
Die Arbeitskultur setzt auf Vertrauen, wenig Ego, unterschiedliche Denkweisen, Eigenverantwortung und Initiative sowie Respekt für persönliche Grenzen und Arbeitsstile.

Veröffentlicht: 21.10.2026 · Quelle geprüft: 22.10.2026.

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