Principal Product Manager

🕒 Junho 12

🗽 New York – Remoto

🗽 New York – Remote

💵 $185.000 - $190.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

✅ Gerente de Produto

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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#paid

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

📣 Marketing

🏪 Marketplace

📱 Mídia

Marketing • Marketplace • Media

#paid é uma plataforma de marketplace que conecta criadores com marcas para colaborações de marketing. Ela permite que criadores encontrem acordos com marcas e ajuda os profissionais de marketing a contratar criadores para campanhas. A plataforma foca em construir parcerias bem-sucedidas através de estratégias criativas, relatórios em tempo real e insights pós-campanha. #paid também permite que as marcas reutilizem o conteúdo dos criadores em diversos canais de marketing.

Descrição

• Own the end-to-end product vision for the Data & ML squad, including the Forge AI creator agent and predictive performance infrastructure • Translate complex ML/data capabilities into user-facing product value for both brands and creators • Partner with Data Product Engineering leads to align data product strategy with OKRs and drive commercial outcomes (NDR, retention, contribution margin) • Define the metrics layer: determine what we measure, how we surface insights, and connect metrics to business impact • Identify and prioritize ML-powered bets (creator-brand match quality, content performance prediction, churn signals) and drive them from conception to launch

🎯 Requisitos

• 6+ years of product management experience, with 2–3 years working directly with data, ML, or analytics products • Strong technical fluency with a prior engineering background (ex-engineer-turned-PM is the ideal archetype) • Hands-on experience writing or reviewing SQL; comfort navigating modern data warehouses (BigQuery, Snowflake, or similar) • Demonstrated track record shipping ML-adjacent features end-to-end (recommendations, ranking, prediction, scoring systems) • Working experience with LLMs or AI-native product workflows (prompting, agent design, RAG pipelines, etc.) • Clear ability to translate model outputs and data insights into compelling product narratives for non-technical stakeholders • Proven experience owning roadmaps tied to commercial outcomes (NDR, churn reduction, ARPU growth) • Familiarity with creator economy dynamics, marketplace mechanics, or two-sided platform product challenges is a strong plus • Experience building internal data tools and dashboards that empower ops and customer success teams • Deeply curious—the kind of person who explores the data warehouse for insights, not just on demand • Comfortable with ambiguity; you define the problem before being handed one • Can engage at multiple levels: hold technical depth conversations with engineers while presenting strategy to leadership • Build trust with engineering teams quickly; they want to build *with* you, not just have you manage them • High ownership mentality; thrive in lean, founder-adjacent environments.