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Senior Technical Product Manager - Data & AI; m​/w​/d

in 80331, München, Bayern, Deutschland
Unternehmen: KI performance GmbH
Vollzeit position
Verfasst am 2026-02-28
Berufliche Spezialisierung:
  • IT/Informationstechnik
    IT Projekt Manager, Daten Analyst, IT Consulting, Produktdesigner
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 80000 - 100000 EUR pro Jahr EUR 80000.00 100000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: (Senior) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d)

🚀 Werde unser/e neue/r (Senior) Technical Product Manager - Data & AI (m/w/d)

Daten sind deine Leidenschaft? Du möchtest Unternehmen dabei unterstützen, innovative Data & AI Use Cases zu orchestrieren und skalierbare Plattformen auf Microsoft Azure und Databricks zu entwickeln? Du bist ambitioniert, lösungsorientiert und liebst es, an der Schnittstelle zwischen Business und Technologie zu arbeiten? Dann werde Teil unseres Teams!

Deine Rolle als (Senior) Technical Product Manager - Data & AI

Als Technical Product Manager bildest du bei uns die zentrale Schnittstelle zwischen Business und Technologie und trägst die Verantwortung für die Priorisierung sowie die fachliche und technische Steuerung des Projekts. Dein Fokus liegt auf der Orchestrierung von Data & AI Use Cases sowie dem Aufbau bzw. der Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen
.

Mit einem klaren Blick für Business Value stellst du sicher, dass alle

Anforderungen effizient umgesetzt werden und die entwickelten Lösungen einen messbaren Mehrwert schaffen. Der Product Manager übernimmt die End-to-End-Verantwortung für das Produkt und arbeitet eng mit dem Kunden sowie dem gesamten Umsetzungsteam zusammen, um innovative und zukunftssichere Lösungen zu realisieren.

Deine

Aufgaben & Verantwortlichkeiten
  • Produktstrategie &

    Roadmap:

    Definition der Produktvision und Herleitung der Product Roadmap
  • Anforderungsmanagement: Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Spezifikationen für Data & AI Use Cases sowie die Data Platform
  • Product Backlog Management:
    Aufbau und Priorisierung des Product-Backlogs unter Berücksichtigung von Business Value, technischer Machbarkeit, Abhängigkeiten und Blockern
  • Entwicklung & Skalierung:
    Verantwortung für den Aufbau von MVPs und deren Weiterentwicklung zu skalierbaren Produkten und Plattformen
  • Product Teams:
    Enge Abstimmung mit Data Solution Architects, Data Engineers und AI Engineers zur Umsetzung datengetriebener Lösungen
  • Entwicklungsmethoden:
    Sicherstellung der Effizienz durch den Einsatz von Scrum, Kanban, Dev Ops und SRE‑Prinzipien
  • Team‑ & Meeting‑Koordination:
    Organisation von Meetings und agilen Zeremonien mit dem Team und dem Kunden
  • Erfolgsmessung & Optimierung:
    Nutzung von KPIs und OKRs zur kontinuierlichen Verbesserung der Lösungen
  • Compliance & Datenschutz:
    Koordination regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO, HIPAA) für datengetriebene Lösungen
  • Nachhaltigkeit & Skalierbarkeit:
    Sicherstellung der langfristigen Wartbarkeit und Skalierbarkeit der entwickelten Lösungen
  • Projektverantwortung:
    Steuerung des Teams und Budgets für eine erfolgreiche Umsetzung
  • Stakeholder‑Management:
    Strukturierte Abstimmung mit Business‑Abteilungen und der Führungsebene zu Status, Risiken und neuen Chancen
Das Bringst Du Mit – Deine Skills & Erfahrung
  • Product Discovery & Entwicklung:
    Erfahrung mit Methoden und Prinzipien (wie Scrum, Kanban, Dev Ops und SRE) sowie markführenden Ticketsystemen und Wikis (wie Jira, Confluence, Azure Dev Ops)
  • Business Value Orientierung: Fähigkeit, den Business Value und Impact herzuleiten und Roadmap sowie Product Backlog darauf auszurichten
  • Hands‑on Mentalität:
    Freude daran, Produkte proaktiv mitzugestalten und voranzutreiben
  • Technisches Verständnis von Data & AI‑Plattformen:
    Projekterfahrung in der Etablierung von Cloud Data Plattformen (präferiert Microsoft Azure) und darauf basierenden Analytics und AI Use Cases
  • Datenarchitekturen und
    -konzepte:
    Grundlegendes Verständnis von Konzepten, wie Data Warehouse, Data Lakehouse, Self‑Service BI und MLOps
  • Stakeholder‑Management & Kommunikation: Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich für Management‑, Business‑ & IT‑Teams zu erklären
Ausbildung
  • Bachelor‑Abschluss in (Wirtschafts‑)Informatik, Betriebswirtschaft mit technischem Fokus oder einem verwandten Fachbereich
Sprachkenntnisse
  • Fließende und verhandlungssichere Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
Deine Rolle im Projekt – Beitrag und Verantwortungsbereich
  • Strategie & Zielsetzung:
    Ableitung der Ziele für das Gesamtvorhaben und Herleitung der zentralen Erfolgsmessung
  • Discovery & Konzeption:
    Identifikation von Kundensegmenten, Customer Journeys, Problem‑ und Lösungsräumen
  • Entwicklung & Umsetzung:
    Sicher…
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