Staff AI Product Solutions Manager

🕒 vor 6 Tagen

🧀 Wisconsin – Remote

🧀 Wisconsin – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

💻 Lösungsingenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Kohl's

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1962

🛒 Einzelhandel

🛍️ eCommerce

👥 B2C

💰 €360.000.000 Post-IPO Debt - Kohl’s im 2025-05

Retail • eCommerce • B2C

Kohl's ist eine große US-amerikanische Omnichannel-Warenhauskette, die landesweit stationäre Geschäfte und eine Online-Shopping-Plattform betreibt und Bekleidung, Haushaltswaren, Schönheitsprodukte (einschließlich einer Partnerschaft mit Sephora bei Kohl's) und andere allgemeine Waren verkauft. Das Unternehmen legt Wert auf kundenorientierten Einzelhandel, eine inklusive Arbeitsplatzkultur und betreibt Unterstützungsfunktionen wie Vertriebszentren, Kredit- und Callcenter sowie Design- und Unternehmensbüros.

Beschreibung

• Partner with business and technology leaders to identify, assess, and prioritize AI opportunities based on business value, feasibility, risk, and organizational readiness • Define AI use cases, target outcomes, success measures, user needs, and adoption considerations for enterprise AI capabilities • Lead discovery and rapid experimentation using synthetic user personas and simulation environments to validate user value, model performance, technical feasibility, and cost-to-serve • Drive build-versus-buy assessments for AI capabilities, platforms, open-weights models, commercial foundation models, in-house Small Language Models, and vendor solutions • Establish product direction for probabilistic and agentic experiences, including guardrails, human-in-the-loop workflows, escalation paths, and acceptable performance thresholds • Author natural-language context specifications and agent playbooks; manage probabilistic tolerances for multi-agent systems and workflows • Translate validated AI solutions into capability briefs, reusable patterns, and implementation guidance • Partner with delivery, change management, and business teams to develop adoption plans and embed AI capabilities into workflows • Define and monitor value, quality, risk, and cost metrics, including compute unit economics, token costs, model accuracy, and latency • Recommend whether to scale, refine, pause, or retire AI solutions based on metrics • Communicate complex AI concepts, tradeoffs, recommendations, and outcomes to executive and cross-functional stakeholders • Provide thought leadership on emerging AI capabilities, practices, and responsible enterprise adoption • Perform additional assigned tasks

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in Business, Technology, Data/Analytics, Computer Science, or related field; equivalent experience considered • 7+ years of experience in product strategy, managing concurrent product portfolios, digital transformation, technology, or related work • 3+ years leading AI, machine learning, data platform, or other complex technology initiatives • Experience taking AI or technology opportunities from discovery through implementation and measurement • Knowledge of modern AI concepts, including Large Language Models (LLMs), retrieval-augmented generation (RAG), model evaluation, and non-deterministic systems • Experience assessing value, feasibility, risk, and investment tradeoffs across cross-functional partners • Experience using business, product, operational, or financial metrics to guide decisions • Advanced degree, certification, or training in a relevant business or technical discipline (preferred) • Experience with AI vendor evaluation and build-versus-buy decisions (preferred) • Familiarity with AI architecture and tooling, such as vector databases, agent orchestration, Model Context Protocol (MCP), and tool-calling interfaces (preferred) • Experience in a centralized AI, hub-and-spoke, or center-of-excellence model (preferred) • Experience managing AI platform, compute, inference, or vendor costs (preferred)