Senior Technical Product Manager - Data & AI; m/w/d
Verfasst am 2026-02-28
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IT/Informationstechnik
IT Projekt Manager, Daten Analyst, IT Consulting, Produktdesigner
🚀 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 & AIAls 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.
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
- 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
- Bachelor‑Abschluss in (Wirtschafts‑)Informatik, Betriebswirtschaft mit technischem Fokus oder einem verwandten Fachbereich
- Fließende und verhandlungssichere Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
- 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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