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Fundraise Up est une plateforme numérique qui révolutionne la manière dont les organisations à but non lucratif mènent des collectes de fonds en ligne. Elle offre une gamme d'outils conçus pour améliorer l'engagement des donateurs et accroître les taux de conversion, incluant des pages de campagne optimisées, un système de paiement et des composants d'interface utilisateur prédéfinis. Fundraise Up soutient les collectes de fonds au niveau mondial grâce à des capacités multilingues et fournit des fonctionnalités de sécurité globales pour protéger à la fois les données des donateurs et le processus de collecte. Sa solution s'intègre parfaitement à diverses plateformes et utilise l'intelligence artificielle pour personnaliser l'expérience de don. Sa mission est de maximiser les dons pour des causes à l'échelle mondiale grâce à une technologie innovante et à des partenariats stratégiques avec des organisations à but non lucratif.

Description

• Own the Lab bet portfolio. Size opportunities, set entry/exit criteria, and make decisive scale/iterate/kill calls. Maintain a visible exploration backlog. • Frame experiments around the single riskiest assumption. Define kill criteria before building. Choose the right fidelity (prototype, spike, wizard-of-oz, no-code, live pilot). Ship fast and protect learning speed. • Synthesize results into opinionated recommendations. Communicate what was tested, learned, and what remains unknown. Kill zombie initiatives — every experiment ends with a decision. • When a bet shows strong signal, prepare validated hypotheses, evidence packs, risks, and a proposed scaling model. Transfer ownership fully. • Source and close lighthouse pilots with clear scope, metrics, and off-ramps. Identify enabling partners and join strategic calls to move pilots to business validation. • Build a repeatable Lab Operating System (pipeline reviews, kill reviews, demo days, post-mortems). • Use AI tools to accelerate research, synthesis, and prototyping. Explore AI-enabled product ideas with a realistic lens on cost, data, and accuracy. Publish decision memos and share failed experiments openly.

🎯 Exigences

• 8–10+ years in Product with a proven 0→1 track record • Personally owned multiple high-risk bets with explicit go/kill decisions • 3+ years managing PMs (player-coach or group lead) • Fluency across validation tools: discovery, prototypes, engineered MVPs — knows when each is appropriate • Cross-functional leadership across Eng/Design/Analytics and GTM; comfort in pre-sales/pilot settings • Experience where learning speed mattered more than polish and real downside risk was present • Hands-on experience using AI as a product-building and exploration tool • Can prototype with LLMs, APIs, or modern tooling and ship a functional prototype quickly • Able to scope AI experiments realistically and judge feasibility without full engineering validation • Can spot capability shifts and turn them into testable hypotheses • Evaluates build vs. buy vs. partner decisions

🏖️ Avantages

• 31 days of paid time off • 100% paid telemedicine plan • Home office setup assistance • English learning courses • Professional education budget • Gym or swimming pool membership • Co-working support • Fully remote work