Product Manager – Knowledge Platform

🕒 vor 1 Monat

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

✅ Produktmanager

👻 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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Beschreibung

• Define the strategy, roadmap, and investment priorities for the knowledge platform • Lead discovery of new capabilities by identifying customer problems, assessing data feasibility, and validating opportunities • Translate complex data opportunities into clear product requirements, specifications, quality criteria, and investment decisions • Partner with engineering, data science, taxonomy, analytics, and commercial teams throughout product development • Balance customer value, data quality, technical feasibility, and business priorities when making product decisions • Communicate complex technical and data-product concepts effectively to technical, commercial, and executive stakeholders • Evaluate developments in AI, analytics, labour market intelligence, and knowledge technologies to identify valuable new opportunities • Use data and evidence directly to assess quality, explore opportunities, and guide product decisions

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree preferred in a relevant field • 3+ years in a relevant role, with demonstrated autonomy and ownership • Significant experience working in a data-rich environment • Experience with technical, analytical, or data-focused products, including product strategy, discovery, and/or delivery • Technical fluency in data, analytics, AI, machine learning, taxonomy, ontology, or knowledge systems • Experience working cross-functionally with customers, engineering, data science, product, and commercial stakeholders • Ability to work directly with data, including exploratory analysis and data-quality assessment • Strong interest in AI, knowledge representation, labour market intelligence, and the future of work