Resource Label Group
Apple
Marcom ist das kreativ geführte globale Team, das für die kundenorientierte Vermarktung von Apple verantwortlich ist. Wir stellen die einwandfreie Entwicklung und Umsetzung erstklassiger Kommunikation über alle Medien und Plattformen hinweg sicher. Jeden Tag interagieren Hunderte Millionen von Apple-Kunden weltweit mit unseren Produkten. Wir steuern die Strategie und die kreative Arbeit, die sowohl neuen als auch bestehenden Kunden einfache, ansprechende und inspirierende Marketingerlebnisse bieten. Marcom baut eine KI-gestützte Enterprise-Intelligence-Plattform auf, die Marktforschung, Analysen und Marketing-Erkenntnisse für globale Teams nutzbar und zugänglich macht. Die Gruppe arbeitet an der Schnittstelle von kreativer Strategie, machine learning-Engineering und Produktbetrieb, um eigenständige Konversations-KI-Tools zu gemeinsamen Enterprise-Intelligence-Diensten weiterzuentwickeln. Zu den wichtigsten funktionsübergreifenden Partnern gehören ML-Ingenieure, Dateningenieure, Analytics-Leads, Forscher, Produktmanager und Kreativteams.
Diese Rolle als AI Data Program Manager steuert die strategische Roadmap, die operative Umsetzung und die Skalierung, die erforderlich sind, um die Konversations-KI-Plattform von Marcom in einen gemeinsamen Enterprise-Intelligence-Dienst zu überführen. Darüber hinaus arbeitet diese Rolle mit funktionsübergreifenden technischen und geschäftlichen Führungskräften zusammen, um Lieferzyklen, Governance-Frameworks und Adoptionsmechanismen zu etablieren, die die organisatorische Produktivität maximieren.
8+ Jahre Erfahrung im technischen Programmmanagement, Produktbetrieb oder einem verwandten Bereich bei der Bereitstellung komplexer Software-, Datenplattform- oder machine learning-Initiativen. Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Leitung funktionsübergreifender technischer Programme, die Engineering, Data Science, Produkt- und nicht-technische Geschäftsteams umfassen. Fundierte Kenntnisse moderner Plattformarchitekturen, API-gesteuerter Workflows, Datenpipelines und skalierbarer Software-Bereitstellungszyklen. Nachgewiesene Fähigkeit, operative Rhythmen zu etablieren, Verantwortlichkeiten zu klären und funktionsübergreifende Abstimmungen in mehrdeutigen, sich schnell entwickelnden technischen Umgebungen voranzutreiben. Ausgeprägte Fähigkeiten in der Kommunikation mit Führungskräften und im Stakeholder-Management sowie die nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Einschränkungen in umsetzbare strategische Entscheidungen zu übersetzen.
Direkte Erfahrung in der Bereitstellung von angewandter KI, GenAI oder Entscheidungsunterstützungsplattformen (z. B. Retrieval-Augmented Generation [RAG], agentische Orchestrierung, Vektorsuche oder automatisierte LLM-Evaluierungstools). Praktischer Hintergrund mit PaaS-Modellen (Platform-as-a-Service), Entwicklertools oder gemeinsamen Enterprise-Diensten, die von externen technischen Teams genutzt werden. Fachwissen in den Bereichen Marketing-Analytics, Marktforschungserkenntnisse, Experimentierplattformen, Medienoptimierung oder MarTech-Stacks. Tiefgreifende Vertrautheit mit Enterprise-Data-Governance, Protokollen zur Quellenattribution/Provenienz und Unternehmensstandards für den Datenschutz. Erfahrung in der Definition von User-Onboarding-Funnels und Frameworks für die Entwicklererfahrung für interne APIs und gemeinsame Microservices. Erfolgsbilanz beim Aufbau quantifizierbarer Business-Case-Frameworks und Mess-Dashboards für neue Technologieprogramme.
Reverse-Recruiting- Plattform für Entwickler