Product Owner - Data Science / Machine Learning (f/m/x)-Carl Zeiss AG-JR_1038408

Ihr Aufgabengebiet

In funktionsübergreifenden Teams treiben Sie Projekte im Bereich Machine Learning (ML) und Data Science voran und leiten diese. In dieser Rolle unterstützen Sie die Vorbereitung und Durchführung von Data Science / ML-Projekten: von der Festlegung des Umfangs über die Roadmap-Planung und die agile Durchführung bis hin zu Lessons Learned, die in neue Projekte integriert werden können. Als Teil eines lebendigen Teams stehen Sie in Kontakt mit Anwendern aus verschiedenen ZEISS Abteilungen, bewerten und planen Data Science- und ML-bezogene Aufgaben und berichten über die Ergebnisse und Resultate. Mit Ihren Organisations- und Projektmanagementfähigkeiten ermöglichen Sie unseren Experten die Fokussierung auf technisch hochwertige Lösungen. Sie sind die Schnittstelle zwischen unseren technischen Experten und verschiedenen ZEISS Abteilungen, um großartige Softwareprodukte zu entwickeln. Sie sind ein Fürsprecher für die Arbeit unseres Data & Analytics Teams.

Ihr Profil

• Ein hervorragender Hochschulabschluss (Promotion ist ein Plus) in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Naturwissenschaften oder gleichwertig
• Die Fähigkeit, die technische Architektur von ML / Data Science Lösungen und State of the Art Web Apps zu verstehen
• Erfahrungen in den Bereichen Feature Engineering, unüberwachtes und überwachtes Lernen, Modellbereitstellung und Betrieb in der Cloud
• Ein gutes Verständnis für innovative Flexibilität in der Hülle und die Kraft der Standardisierung im Kern
• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Projektmanagement von Machine Learning & Data Science Lösungen
• Berufserfahrung als Product Owner
• Erfahrung im Stakeholder-Management
• Erfahrung mit in der Cloud bereitgestellten ML-Lösungen für Kunden
• Die Fähigkeit, Kundenbedürfnisse zu verstehen und Probleme aus der Praxis zu lösen
• Ausgeprägte Kommunikations-, Präsentations- und Projektmanagementfähigkeiten
• Grundlegende Kenntnisse von Best Practices in der Unternehmensdatenverwaltung (z. B. Arbeit mit vertraulichen Daten)
• Fließende englische und deutsche Sprachkenntnisse