YipitData
YipitData
201 – 500 Darbuotojai
Duomenų analitikaFinansaiĮmonė
YipitData yra duomenų ir tyrimų įmonė, teikianti investuotojams, verslo įmonėms ir duomenų partneriams alternatyvius duomenų rinkinius bei rinkos įžvalgas. Jos analitikai kasdien apdoroja milijardus duomenų taškų iš čekių, kortelių, interneto ir viešai skelbiamų finansinių rezultatų duomenų, kad laiku pateiktų informaciją apie vartotojų elgseną, rinkos tendencijas, produktų kategorijas ir įmonių veiklos rezultatus. Įmonės tyrimai padeda klientams vertinti rinkas, stebėti konkurentus, suprasti paklausą ir priimti pagrįstus sprendimus dėl augimo bei investicijų.

Group Product Manager, Data Feeds

Lead YipitData’s commercial data feeds portfolio and product management team. Shape product strategy, customer adoption, integrations, and revenue growth.

Aprašymas

  • Lead, coach, and develop a team of product managers
  • Define product ownership, goals, and decision-making standards
  • Establish processes for planning, roadmap reviews, customer feedback, and performance measurement
  • Recruit and grow product management talent
  • Own portfolio strategy in line with broader business priorities
  • Set product vision and guide roadmap development
  • Prioritize investments across roadmaps and shared capabilities
  • Validate use cases and commercial demand for new data sources
  • Identify portfolio gaps, overlap, and opportunities to combine datasets
  • Recommend products to scale, enhance, consolidate, or retire
  • Act as hands-on product manager for a strategically important data feed or quant-focused initiative
  • Lead customer discovery, analyze data, and convert customer needs into product decisions
  • Work with Data, Engineering, Data Science, and Quant Research to evaluate feasibility and launch products
  • Refine products using client evaluation and integration feedback
  • Share responsibility for portfolio revenue, retention, expansion, and product economics
  • Collaborate on pricing, packaging, positioning, sales, and evaluation processes
  • Define and monitor adoption, evaluation conversion, time to value, retention, and commercial performance
  • Set standards for data quality, coverage, timeliness, documentation, and delivery
  • Collaborate on quality controls, monitoring, change management, and issue resolution
  • Improve discovery, evaluation, onboarding, integration, and support for data feeds
  • Help clients understand methodologies, limitations, historical changes, and use cases
  • Create a consistent experience for quantitative and systematic customers
  • Coordinate Product, Data, Engineering, Research, Quant, Applications, and commercial teams
  • Work with Quant Research to address systematic investor requirements
  • Assess data opportunities based on customer needs, licensing constraints, quality, and economics
  • Present strategy, tradeoffs, progress, and risks to leadership and cross-functional stakeholders

Reikalavimai

  • Bring significant product management experience, typically 7+ years, including ownership of commercial data products, data feeds, or similarly data-intensive B2B products
  • Have experience directly managing and developing product managers
  • Demonstrate a record of taking products from customer discovery through launch and scale, with measurable customer and business outcomes
  • Apply strong portfolio judgment and prioritization skills
  • Understand commercial levers including pricing, packaging, revenue growth, retention, and product economics
  • Use SQL proficiently and Python comfortably to investigate data and evaluate product questions
  • Bring technical fluency in data products, including schemas, methodologies, quality, delivery mechanisms, and the effects of product changes
  • Communicate effectively and lead across functions
  • Remain a hands-on product owner while building and leading a team
  • Preferred: experience with alternative data, financial data, or investment research products
  • Preferred: familiarity with fundamental, quantitative, or systematic investment workflows, including dataset evaluation, backtesting, and integration
  • Preferred: experience building portfolios for multiple customer segments or combining multiple data sources
  • Preferred: experience with third-party data partnerships, licensing considerations, and vendor dependencies
  • Preferred: familiarity with APIs, cloud-based data delivery, and data quality and operational reliability practices

Privalumai

  • Flexible working hours
  • Flexible vacation policy
  • Generous 401(k) match
  • Parental leave
  • Team events
  • Wellness budget
  • Learning reimbursement
  • Equity
  • Annual performance-based bonus of up to 15%
  • Fully remote work within the United States

Susiję darbai

Rosendahl Nextrom GmbH

Fizinio dirbtinio intelekto tyrimų inžinierius – hibridinis darbas Austrijoje

Rosendahl Nextrom GmbH

Kurk robotų mokymosi sistemas „Rosendahl Nextrom“ pramoninėms gamybos technologijoms, apimančias aplinkos suvokimą, pastiprintąjį mokymąsi ir adaptyviąją robotiką. Taikyk pamatinius modelius ir „sim-to-real“ metodus, kad robotai išmoktų lanksčiai mokytis ir veikti realioje aplinkoje.

Atidaryti
Cisco

Dirbtinio intelekto tyrėjas, didieji kalbos modeliai ir agentinis DI

Cisco

Tobulinkite Cisco dirbtinio intelekto tyrimus skaliuojamų modelių, agentinių sistemų ir gamybinės infrastruktūros srityse. Skelbkite tyrimus ir gerinkite įmonėms bei saugumui skirtas dirbtinio intelekto taikomąsias programas.

Atidaryti
Cisco

Vyresnysis dirbtinio intelekto tyrėjas, AISWP (hibridinis darbas) Cisco

Cisco

Vadovauk generatyvinio dirbtinio intelekto tyrimams, skirtiems specialiai Cisco kalbos modeliams, naudojamiems tinklų, saugumo ir stebimumo srityse. Skelbk tyrimus ir pritaikyk naujus metodus Cisco produktuose bei sprendimuose.

Atidaryti
Emory University

II lygio dirbtinio intelekto mokslininkas ir inžinierius, Medicinos fakultetas – Emory University (hibridinis darbas)

Emory University

Kurkite duomenų analizės ir mašininio mokymosi duomenų apdorojimo procesus Emory University Medicinos fakultetui. Administruokite tyrimų duomenų bazes, saugokite jautrius duomenis, tvarkykite dokumentaciją ir padėkite skleisti tyrimų rezultatus.

Atidaryti
Lendable

Dirbtinio intelekto mokslininkas įmonėje „Lendable“ (hibridinis darbas, Jungtinė Karalystė)

Lendable

Kurk dirbtinio intelekto sprendimus „Lendable“ finansinių technologijų produktams, įskaitant LLM pokalbių robotus, dokumentų išgavimą ir automatizavimo darbo eigas. Vadovauk darbui nuo pradinio prototipavimo iki diegimo, vertinimo ir stebėsenos.

Atidaryti
Coralogix

Vyresnysis sprendimų inžinierius „Coralogix“ – hibridinis darbas San Fransiske

Coralogix
201 – 500 Darbuotojai
ĮmonėSaaSSaugumas

Vadovauk techniniam poreikių išsiaiškinimui, demonstracijoms ir koncepcijos patvirtinimams „Coralogix“ stebėsenos ir saugumo platformoje. Padėk diegti sprendimus klientams, integruoti sistemas, šalinti triktis ir vykdyti techninio pardavimo veiklą iš „Coralogix“ hibridinio biuro San Fransiske.

Atidaryti
Coralogix

Vyresnysis sprendimų inžinierius – San Franciskas (hibridinis darbas)

Coralogix
201 – 500 Darbuotojai
ĮmonėSaaSSaugumas

Vyresnysis sprendimų inžinierius atsako už Coralogix stebėsenos ir saugumo platformos techninius vertinimus, klientų diegimus ir koncepcijos įrodymo iniciatyvas. Bendradarbiausite su pardavimų ir klientų komandomis, kad pademonstruotumėte techninę vertę ir padėtumėte sėkmingai įsisavinti sprendimą.

Atidaryti
Coralogix

Vyresnysis sprendimų inžinierius „Coralogix“ – hibridinis darbas San Fransiske

Coralogix
201 – 500 Darbuotojai
ĮmonėSaaSSaugumas

Vadovauk „Coralogix“ stebėsenos ir saugumo platformos techniniams pardavimų vertinimams, demonstracijoms, koncepcijos įrodymo projektams ir diegimams. Bendradarbiauk su klientais ir pardavimų partneriais hibridiniame darbe San Fransiske.

Atidaryti
VXForward

Salesforce techninis architektas – Data 360 ir Agentforce (nuotolinis darbas, Jungtinės Amerikos Valstijos)

VXForward

Vadovaukite VXForward Data 360 architektūrai ir Agentforce integracijoms, stiprindami duomenų gavimą, tapatybės nustatymą, duomenų modeliavimą ir įmonės duomenų srautus.

Atidaryti