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ambi.
Intermedia Intelligent Communications
Senior Product Manager - Data & Analytics Platform
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Senior Product Manager - Data & Analytics Platform
Abteilung: Produkt
Anstellungsart: Vollzeit
Standort: Portugal
Berichtet an: Marta Brito
Was Erfolg ausmacht
- Produktteams haben einen klaren und konsistenten Weg, neue Daten in den Data Hub zu integrieren.
- Wichtige Produktbereiche bewegen sich schrittweise von fragmentierten und veralteten Datenflüssen hin zur gemeinsamen Architektur.
- Gemeinsame Datenmodelle ermöglichen die konsistente Verbindung und Analyse von Informationen aus UC, CC, KI und anderen Produkten.
- Analyse- und KI-Teams können auf vertrauenswürdige Produktdaten zugreifen, ohne wiederholt benutzerdefinierte Pipelines zu erstellen oder sich für jeden neuen Anwendungsfall auf ein zentrales Team zu verlassen.
- Neue Produkte und Funktionen werden von Anfang an mit Blick auf Instrumentierung und Analyseanforderungen entwickelt.
- Die Zeit, die benötigt wird, um neue Produktdaten für kundenorientierte Analyse- und KI-Anwendungsfälle verfügbar zu machen, verringert sich im Laufe der Zeit erheblich.
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Beschreibung
Senior Product Manager, Data & Analytics Platform
Über die Rolle
Wir suchen einen Senior Product Manager, der die Weiterentwicklung unserer gemeinsamen Datenbasis für kundenorientierte Analysen und KI-Erlebnisse leitet.
Sie konzentrieren sich auf unseren Data Hub – die Plattform, die Daten aus Produkten und Systemen von Intermedia zusammenführt, einschließlich UC/PBX, Contact Center, KI, Messaging und anderer Dienste, und diese Daten konsistent für Analysen, Berichte, APIs und KI-gesteuerte Anwendungsfälle verfügbar macht.
Sie arbeiten eng mit dem Principal Product Manager für Produktanalysen, Produktmanagern aus einzelnen Produktbereichen sowie unseren Engineering- und Datenteams zusammen, um gemeinsame Muster und Best Practices für die Instrumentierung, die Aufnahme in den Data Hub, die Modellierung, die Verwaltung und die Bereitstellung von Daten für die Nutzung zu etablieren.
Ziel ist es, eine skalierbare Grundlage zu schaffen, die es Produktteams ermöglicht, Analyse- und KI-Erlebnisse schneller und unabhängiger zu entwickeln, ohne fragmentierte Datenpipelines und Einzellösungen zu schaffen.
Was Sie tun werden
- Verantwortung für die Produktstrategie und Roadmap für den Data Hub und die gemeinsame Datenbasis für Analysen, im Einklang mit der übergeordneten Strategie für Produktanalysen.
- Zusammenarbeit mit PMs und Engineering-Teams aus den Bereichen UC/PBX, Contact Center, KI, Messaging und anderen Domänen, um die Roadmap für die Aufnahme von Produktdaten in den Data Hub zu definieren und zu priorisieren.
- Festlegung und Förderung der Einführung gemeinsamer Muster und Best Practices für Produktinstrumentierung, Ereignisgenerierung, Datenverträge, Erfassung und Zugriff, sodass Analyseanforderungen ein fester Bestandteil der Produktentwicklung sind und nicht erst nachträglich berücksichtigt werden.
- Zusammenarbeit mit Daten- und Engineering-Architekten zur Definition und Weiterentwicklung gemeinsamer Datenmodelle für Schlüsselkonzepte wie Interaktionen, Benutzer, Agenten (menschlich und KI), Konten, Dienste, Funktionen und Auslastung.
- Sicherstellung, dass Daten aus verschiedenen Produkten domänen-, kanal- und kundenübergreifend konsistent verbunden und analysiert werden können, anstatt in produktspezifischen Silos zu verbleiben.
- Definition von Anforderungen für die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten für nachgelagerte Verbraucher über APIs, Analysetools, eingebettete Erlebnisse, KI-Anwendungen und andere Zugriffsmuster.
- Es für Produkt- und Engineering-Teams schrittweise einfacher machen, Daten zu integrieren und auf der gemeinsamen Grundlage aufzubauen, ohne dass das zentrale Analyseteam jeden Anwendungsfall implementieren muss.
- Abwägung der Migration bestehender/veralteter Datenflüsse mit neuen Produktanforderungen, Identifizierung, wo bestehende Daten genutzt werden können und wo Investitionen in die Zielarchitektur erforderlich sind.
- Identifizierung gemeinsamer Bedürfnisse über Produktteams hinweg und Priorisierung gemeinsamer Plattformfunktionen, die doppelte Arbeit reduzieren und die Bereitstellung von Analysen im gesamten Unternehmen beschleunigen.
- Definition und Verfolgung von Erfolgsmetriken für die Akzeptanz des Data Hub, Datenverfügbarkeit, Qualität, Aktualität, Plattformauslastung und Reduzierung von Zeit und Aufwand für die Ermöglichung neuer Analyseanwendungsfälle.
- Sicherstellung, dass die Datenbasis aufkommende KI-Anwendungsfälle unterstützt, einschließlich KI-Agenten, Interaktionsanalysen, promptbasierte Analysen und andere KI-gesteuerte Erlebnisse.
- Enge Zusammenarbeit mit dem Principal Product Manager für Produktanalysen und der abteilungsübergreifenden Community von Analytics SMEs, um sicherzustellen, dass die Prioritäten des Data Hub von Kunden-, Partner- und Produktbedürfnissen getragen werden.
Was wir suchen
- 5+ Jahre Erfahrung im Produktmanagement, mit relevanter Erfahrung in Datenplattformen, Analyseplattformen, Entwicklerplattformen oder technisch komplexen B2B SaaS-Produkten.
- Starkes Verständnis moderner Datenkonzepte, einschließlich ereignisgesteuerter Architekturen, Datenerfassung und -pipelines, Datenverträge, Datenmodellierung, APIs, Datenqualität und semantischer/geschäftlicher Modelle.
- Fähigkeit zur tiefgehenden Auseinandersetzung mit Daten- und Engineering-Teams – Verständnis technischer Kompromisse und Infragestellung von Designentscheidungen – bei gleichzeitiger Fokussierung auf Produkt- und Geschäftsergebnisse.
- Erfahrung im Aufbau gemeinsamer Plattformen, die von mehreren Produkt- oder Engineering-Teams genutzt werden, mit Verständnis für Plattform-als-Produkt-Prinzipien.
- Erfahrung in der Übersetzung von Anforderungen aus mehreren Produktbereichen in wiederverwendbare Plattformfunktionen anstelle von Einzellösungen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrere Teams ohne direkte Autorität zu beeinflussen und auszurichten sowie die Einführung gemeinsamer Standards und Praktiken voranzutreiben.
- Starke Priorisierungsfähigkeiten und die Fähigkeit, Investitionen in die Kernplattform, Migration/technische Schulden und unmittelbare kundenorientierte Bedürfnisse auszubalancieren.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Datenarchitektur- und Plattformkonzepte in klare Produkt- und Geschäftsnarrative zu übersetzen.
Nice to Have
- Erfahrung mit Snowflake oder ähnlichen modernen Cloud-Datenplattformen.
- Erfahrung mit Kafka, EventHub oder anderen ereignisgesteuerten Architekturen.
- Erfahrung mit Contact Center (CCaaS), Unified Communications (UCaaS) oder Kommunikationsplattformen, insbesondere mit Interaktions-, Agenten-, Anruf-, Messaging- oder Auslastungsdaten.
- Erfahrung in der Unterstützung von Echtzeit- und historischen Analysen aus einer gemeinsamen Datenbasis.
- Erfahrung mit KI/ML-Produkten und den damit verbundenen Datenanforderungen für KI-Agenten, Interaktionsanalysen oder generative KI-Anwendungen.
- Erfahrung in der Modernisierung veralteter Analyse-/Datenarchitekturen bei gleichzeitiger Unterstützung bestehender kundenorientierter Funktionen.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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