Senior Technical Product Manager in Katowice

Xebia jest globalnym partnerem w zakresie transformacji cyfrowej i inżynierii, specjalizującym się w sztucznej inteligencji, danych i chmurze, inteligentnej automatyzacji oraz produktach cyfrowych. W regionie CEE zespół liczy prawie 1,000 ekspertów, którzy dostarczają nowoczesne aplikacje, platformy danych i rozwiązania AI dla klientów takich jak McLaren, Aviva, Deloitte, Spotify, Disney, ING, UPS, Tesco i wielu innych.

Twoje zadania:

• Posiadanie strategii produktu, map drogowych i walidacji wartości dla produktów związanych z biologią przyczynową lub pokrewnymi możliwościami danych naukowych.
• Prowadzenie ciągłego odkrywania z badaczami i użytkownikami R&D poprzez wywiady, obserwację przepływu pracy i sesje feedbackowe.
• Tłumaczenie złożonych potrzeb naukowych i technicznych na plany rozwoju produktu, jasne historie użytkowników i testowalne kryteria akceptacji.
• Priorytetyzacja backlogu i utrzymywanie ścisłej traceability wymagań w Jira, Confluence i Jira Product Discovery.
• Wspieranie produktów przez zgodność ze strategią, walidację wymagań, przeglądy architektury i projektowania oraz uruchomienie.
• Podejmowanie decyzji dotyczących zakresu i priorytetów, koordynując z menedżerami projektów zasoby i zależności.
• Prowadzenie UAT, decyzji o wydaniu i gotowości do uruchomienia z interesariuszami technicznymi, biznesowymi i naukowymi.
• Ścisła współpraca z zespołami inżynieryjnymi, platformami danych, bioinformatyką i naukami obliczeniowymi w zakresie API, przepływów danych, platform chmurowych i integracji.
• Wsparcie modernizacji, racjonalizacji i adopcji produktów oraz monitorowanie zgłoszeń wsparcia w kontekście strategii produktu.
• Badanie możliwości AI z zespołami klientów, w tym AI-wspierana priorytetyzacja, analityka i dokumentacja wymagań.
• Prezentowanie aktualizacji produktów i rekomendacji liderom biznesowym oraz forum zarządzającym.

Twój profil:

• 8+ lat doświadczenia w zarządzaniu produktami, najlepiej z produktami technicznymi, platformami lub danymi.
• Doświadczenie w bliskiej współpracy z zespołami inżynierii oprogramowania, inżynierii danych lub architektury.
• Silne zrozumienie odkrywania produktu, przypadków użycia biznesowego, wywiadów z użytkownikami, map drogowych i priorytetyzacji backlogu.
• Udokumentowana zdolność do mapowania interesariuszy, rozwiązywania konfliktów i komunikacji z publicznością techniczną i nietechniczną.
• Doświadczenie w pisaniu jasnych wymagań produktowych, PRD lub planów rozwoju produktu.
• Praktyczna znajomość metod zwinnych i hybrydowych modeli dostarczania.
• Silne umiejętności w Jira i Confluence.
• Umiejętność czytania dokumentacji technicznej, śledzenia przepływów danych i omawiania decyzji technicznych z inżynierami i naukowcami danych.
• Wiarygodność naukowa w dziedzinie nauk przyrodniczych, biologii obliczeniowej, bioinformatyki, genomiki lub pokrewnej dziedziny.
• Zrozumienie przepływów pracy badań naukowych i potrzeb badaczy oraz naukowców obliczeniowych.
• Znajomość platform chmurowych, API, przepływów danych i platform danych.
• Znajomość baz danych SQL lub NoSQL oraz zaznajomienie z wymaganiami MLOps i platform AI/ML.
• Dostępność do pracy w godzinach brytyjskich.
• Praktyczne doświadczenie w korzystaniu z asystentów wspieranych AI (np. ChatGPT, Claude, Copilot Chat lub podobnych) w celu poprawy produktywności, jakości lub podejmowania decyzji w analizie i dostarczaniu oprogramowania.
• Wymagana jest praca z regionu Unii Europejskiej oraz posiadanie pozwolenia na pracę.

Preferowane:

• Doświadczenie w środowiskach farmaceutycznych lub innych regulowanych, w tym GxP lub 21 CFR Part 11.
• Znajomość obliczeń naukowych, obliczeń wysokowydajnych (HPC) lub migracji HPC do chmury.
• Doświadczenie z GCP, w tym usługi i konfiguracje związane z HPC.
• Znajomość SSO, LDAP, wdrożeń bez przestojów i dużych transferów danych naukowych.
• Doświadczenie z pochodzeniem danych naukowych, powtarzalnością, bezpieczeństwem i wymaganiami regulacyjnymi.
• Tło w aplikacjach AI lub GenAI dla przepływów pracy naukowych.
• Doświadczenie w relacjach z dostawcami, dostarczaniu wielodostawczym i integracjach przedsiębiorstw.
• Udokumentowane osiągnięcia w adopcji produktów, racjonalizacji portfela, modernizacji, redukcji długu technicznego lub optymalizacji kosztów.
• Znajomość oprogramowania dla nauk przyrodniczych, takiego jak Schrödinger lub Benchling.
• Odpowiednie certyfikaty chmurowe.
• Doświadczenie w stosowaniu GenAI w bardziej zorganizowany sposób w ramach SDLC, w tym zdefiniowane przepływy pracy, wzorce podpowiedzi lub integracje narzędzi w codziennej pracy analitycznej i dokumentacyjnej.
• Interesowanie się i znajomość nowych praktyk napędzanych przez AI (np. automatyzacja zadań analitycznych, dokumentacja wspierana przez AI lub optymalizacja przepływu pracy), z chęcią do eksploracji i eksperymentowania poza standardowymi podejściami.

Proces rekrutacji: przegląd CV – rozmowa HR – rozmowa kwalifikacyjna – rozmowa z klientem – decyzja.