Axion tworzy platformę opartą na sztucznej inteligencji do zarządzania jakością produktów, przeznaczoną dla producentów złożonego sprzętu. Jej korporacyjne rozwiązanie SaaS łączy dane dotyczące klientów, serwisu, pracy w terenie i telematyki z procesami operacyjnymi oraz wiedzą ekspercką, pomagając zespołom B2B identyfikować przyczyny źródłowe, analizować problemy i monitorować działania korygujące. Platforma pomaga producentom wcześniej wykrywać problemy z produktami i w terenie, usprawniać procesy ich rozwiązywania oraz ograniczać koszty związane z gwarancjami. Axion obsługuje organizacje z sektorów produkcyjnego, motoryzacyjnego i obronnego.
Starszy menedżer produktu: dane i wdrażanie klientów
Pokierujesz rozwojem podstaw danych i wdrażaniem klientów na platformie Axion opartej na AI, służącej do kontroli jakości w produkcji. Przekształcisz złożone dane klientów w zaufane obszary robocze i konkretne problemy jakościowe.
Stany Zjednoczone
Kalifornia210 000 $ – 240 000 $ / rok
HybrydowoPełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientistOpis
- Będziesz odpowiadać za drogę od przekazania danych do gotowego do użycia obszaru roboczego, obejmującą konfigurację, transformacje, mapowania, gotowość oraz pierwsze możliwe do podjęcia działania problemy klienta.
- Będziesz współpracować z klientami, zespołami inżynieryjnymi i operacyjnymi, aby kształtować wizję, strategię i plan rozwoju produktów danych.
- Połączysz priorytety produktu z celami firmy i potrzebami użytkowników.
- Przekształcisz ręczne czynności konfiguracyjne w powtarzalne funkcje produktu, skracające wdrażanie klientów i ograniczające nakład pracy wewnętrznej.
- Zdefiniujesz sposób strukturyzowania, łączenia i klasyfikowania danych klientów oraz przekształcania ich w problemy.
- Będziesz dostosowywać struktury danych wraz z rozwojem produktu i jego możliwości AI.
- Podczas wdrażania będziesz dokumentować informacje o produktach, komponentach i trybach awarii klienta.
- Wykorzystasz dane z wdrażania do poprawy klasyfikacji, zasilania bazy wiedzy klienta i zapewniania agentom AI lepszego kontekstu.
- Wykorzystasz informacje zwrotne z każdego wdrożenia, pochodzące od zespołów Solutions, Operations i klientów, do ulepszania produktu.
- Będziesz pełnić rolę starszego eksperta indywidualnego, współpracując z zespołami Engineering, Design, Solutions i Operations.
Wymagania
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w zarządzaniu produktami w obszarze oprogramowania B2B.
- Doświadczenie w tworzeniu produktów opartych na złożonych danych klientów lub wynikach AI, którym klienci muszą móc zaufać.
- Bardzo dobra praktyczna znajomość danych.
- Doświadczenie w zarządzaniu schematami danych, taksonomiami, potokami ingestii lub porównywalnymi obszarami produktów danych.
- Doświadczenie w ocenie jakości wyników AI względem określonych kryteriów poprawności i oznaczonych przykładów.
- Udowodniona umiejętność przekształcania prac wdrożeniowych, onboardingowych lub operacyjnych w powtarzalne funkcje produktu.
- Umiejętność bezpośredniej pracy z klientami i zespołami konfiguracyjnymi, prowadzenia ukierunkowanych pilotaży oraz ulepszania produktów na podstawie wyników.
- Doświadczenie w startupie finansowanym przez kapitał wysokiego ryzyka.
- Mile widziane doświadczenie w produkcji, jakości, gwarancjach, serwisie terenowym lub innej złożonej dziedzinie operacyjnej.
- Mile widziane doświadczenie w przygotowywaniu danych, jakości danych, etykietowaniu danych lub produktach do ewaluacji.
- Mile widziane doświadczenie z taksonomiami, systemami klasyfikacji, pozyskiwaniem wiedzy lub projektowaniem kontekstu dla agentów AI.
- Mile widziane wcześniejsze doświadczenie we wdrożeniach, solutions lub onboardingu klientów przed przejściem do zarządzania produktem.
Benefity
- Praca z zaawansowaną technologią AI stosowaną do konkretnych wyzwań produkcyjnych.
- Dołączenie do współpracującego, zaangażowanego zespołu ze wspierającym kierownictwem.
- Rozbudowany urlop.
- Konkurencyjne wynagrodzenie.
- Udziały w firmie.
- Pakiet świadczeń.
- Kultura szanująca czas wolny i osobiste granice.
- Wsparcie w utrzymaniu równowagi między okresami intensywnej pracy a czasem na regenerację.