Vereinigte Staaten
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Jobgether
Senior Product Manager / ML Models
Vereinigte Staaten
United States
PythonSQL
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Product Manager / ML Models mit Sitz in den Vereinigten Staaten.
Wie Jobgether funktioniert
Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird dann direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!
Warum über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit dem Absenden Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Eignung zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Wir suchen eine strategisch denkende und technisch versierte Führungspersönlichkeit im Produktmanagement, um die machine learning-Modelle zu gestalten, die fortschrittliche Lösungen für die maritime Lageerfassung antreiben. In dieser Remote-Position übersetzen Sie komplexe operative Herausforderungen in klare Produktstrategien, Modellanforderungen und messbare Leistungsziele. Sie arbeiten eng mit machine learning-Ingenieuren, Kunden, Analysten und der Unternehmensführung zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle in realen Einsatzszenarien aussagekräftige Ergebnisse liefern. Von der Experimentierphase und Evaluierung bis hin zur Markteinführung und kontinuierlichen Optimierung verantworten Sie den gesamten Produktlebenszyklus der Modelle. Dies ist eine wirkungsstarke Gelegenheit, KI-Innovation, Robotik, Daten und Hardware in einem missionsorientierten Umfeld zu verbinden. Ihre Arbeit trägt dazu bei, die maritime Sicherheit, die operative Lageerfassung und das verantwortungsvolle Management von Meeresressourcen zu verbessern.
Verantwortlichkeiten
- Kundenbedürfnisse verstehen: Tauschen Sie sich mit Anwendern, Analysten und Partnern in verschiedenen Märkten aus, um zu verstehen, wie diese maritime Aktivitäten erkennen, verfolgen und darauf reagieren. Übersetzen Sie die Erkenntnisse in priorisierte Problemstellungen, User Journeys und messbare Erfolgskriterien.
- ML-Produktstrategie definieren: Etablieren Sie das Modellportfolio und die Roadmap und legen Sie fest, welche Fähigkeiten entwickelt werden sollen, welche Priorität sie haben und welche Leistungsstandards sie erfüllen müssen.
- Bedürfnisse in technische Anforderungen übersetzen: Definieren Sie Zielmetriken, akzeptable Fehlerraten, Latenz- und Edge-Computing-Beschränkungen, Datenanforderungen sowie Evaluierungsdatensätze basierend auf Kunden- und operativen Bedürfnissen.
- Partnerschaft mit Engineering-Teams: Arbeiten Sie eng mit Applied Machine Learning- und Radio Frequency (RF) Machine Learning-Ingenieuren bei Versuchsdesign, Evaluierungsmethoden, Fehleranalysen und Release-Kriterien zusammen.
- Modellqualität und Einsatzbereitschaft vorantreiben: Bewerten Sie die Modellleistung, bestimmen Sie, ob Lösungen die Anforderungen für den Einsatz erfüllen, und leiten Sie iterative Verbesserungen an, bis sie aussagekräftige Kundenergebnisse liefern.
- Strategie und Fortschritt kommunizieren: Präsentieren Sie Modell-Roadmaps, technische Kompromisse, Risiken und Leistungsergebnisse gegenüber der Geschäftsführung, bei Bedarf dem Vorstand, Kunden und strategischen Partnern.
- End-to-End-Produktausführung verantworten: Leiten Sie Modellinitiativen vom ersten Konzept über die Entwicklung, den Start und den Einsatz bis hin zur kontinuierlichen Leistungsüberwachung.
- Kontinuierliche Verbesserungsschleifen etablieren: Verknüpfen Sie die Leistung im Feld und das Nutzerfeedback mit Datenerfassung, Labeling, Modell-Retraining und nachfolgenden Produktiterationen.
- Messstandards etablieren: Entwickeln Sie Metriken, Experimentierpraktiken und Evaluierungs-Frameworks, die Engineering-Teams dabei helfen, Modelle effizienter und mit größerer Sicherheit bereitzustellen.
- Funktionsübergreifende Ausführung koordinieren: Richten Sie machine learning-, Software-, Hardware-, Daten- und Betriebsteams auf eine kohärente technische Roadmap und gemeinsame Produktziele aus.
Anforderungen
- Ausbildung: Ein Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder einer verwandten technischen Disziplin oder gleichwertige praktische Erfahrung. Ein Master-Abschluss in einem technischen Bereich ist von zusätzlichem Vorteil.
- Erfahrung in der Produktführung: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Produktmanagement, Programmmanagement oder in der technischen Führung, davon 2 oder mehr Jahre in der Entwicklung technischer Produkte von der Konzeption bis zur Markteinführung.
- Expertise in ML- und KI-Produkten: Erfahrung in der Definition von Produktanforderungen, Erfolgsmetriken und Evaluierungsansätzen für machine learning- oder KI-gestützte Produkte in enger Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren und Data Scientists.
- Experimente und Analytik: Vertrautheit mit A/B-Tests, Offline-Modellevaluierung und anderen datengesteuerten Experimentiermethoden, die zur Steuerung von Produktentscheidungen verwendet werden.
- Technisches Verständnis: Arbeitskenntnisse in Python und SQL, die es Ihnen ermöglichen, Daten zu analysieren, Ergebnisse zu bewerten und technisch detaillierte Diskussionen mit Ingenieuren zu führen.
- Wissen in Applied machine learning: Praktische Erfahrung oder fundierte Kenntnisse in prädiktiver Modellierung, Empfehlungs- oder Ranking-Systemen oder Large Language Model (LLM)- und agentischen Pipelines. Kenntnisse von Frameworks wie scikit-learn oder TensorFlow sind von Vorteil.
- Funktionsübergreifende Führung: Nachgewiesene Fähigkeit, Ingenieure, Forscher, Designer und Betriebsteams zu leiten, ohne auf direkte Weisungsbefugnis angewiesen zu sein.
- Kommunikation mit Führungskräften und Kunden: Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu erklären, Senior-Stakeholder zu briefen und wichtige Produkt- und Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen.
- Vertrautheit mit dem operativen Bereich: Erfahrung oder Vertrautheit mit maritimen, Verteidigungs-, Luft- und Raumfahrt- oder nationalen Sicherheitsumgebungen, mit der Fähigkeit, reale operative Bedürfnisse in technische Spezifikationen zu übersetzen.
- Strategisches Denken und Eigenverantwortung: Starke Priorisierungs-, analytische Denk-, Entscheidungs- und Problemlösungsfähigkeiten mit Fokus auf messbare Ergebnisse und Produktqualität.
- Anpassungsfähigkeit: Komfort in einem schnelllebigen Umfeld mit sich entwickelnden technischen Herausforderungen, Remote-Zusammenarbeit, flexiblen Arbeitszeiten und gelegentlichen Phasen, die eine erhöhte Verfügbarkeit erfordern.
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Gehalt: Eine Vergütung wird angeboten, obwohl die spezifische Gehaltsspanne in der Stellenbeschreibung nicht angegeben ist.
- Remote-Arbeit: Arbeiten Sie remote von den Vereinigten Staaten aus und arbeiten Sie mit Kollegen über Online-Tools zusammen.
- Flexible Arbeitszeiten: Flexibilität bei der Gestaltung Ihres Arbeitstages, wobei gelegentliche Fristen mit hoher Priorität eine zusätzliche Verfügbarkeit erfordern.
- Berufliche Entwicklung: Möglichkeiten zur Erweiterung der Expertise in Technik und Produktmanagement.
- Weiterbildung: Unterstützung bei kontinuierlichem Lernen und beruflicher Weiterentwicklung.
- Missionsorientierte Wirkung: Die Möglichkeit, zu innovativen KI- und Robotik-Technologien beizutragen, die darauf ausgelegt sind, die maritime Lageerfassung, Sicherheit und das Management von Meeresressourcen zu verbessern.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie an der Schnittstelle von machine learning, Software, Hardware, Daten und realen operativen Anwendungen.
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