Senior technikai termékmenedzser – dokumentumintelligencia

Stack

Feladatok

• ▹A dokumentumintelligencia-pipeline vezetése: a rendezetlen dokumentumok beolvasásának, értelmezésének, kinyerésének, osztályozásának és összefoglalásának technikai irányítása
• ▹A dokumentumintelligencia-platform termékstratégiájának gazdája: az ügyfelek és az ágenscsapatok igényeinek lefordítása követelményekre és eszköz-roadmapre (API-k, munkafolyamatok, belső platformok)
• ▹A feldolgozott dokumentumok és származtatott adataik tárolásának, indexelésének és kiszolgálásának meghatározása, hogy az ágensek gyorsan és megbízhatóan megtalálják a releváns információt
• ▹A platform nem funkcionális követelményeinek kezelése: kinyerési pontosság, átviteli sebesség, késleltetés, dokumentumonkénti költség, megbízhatóság, skálázhatóság, megfigyelhetőség
• ▹A kinyerés, az osztályozás és az összefoglalás minőségét mérő evalok létrehozása és futtatása, a minőségi mérce meghatározása a bevezetés előtt, az LLM Ops csapattal együttműködve
• ▹Modell- és eszközstratégia: modellek, kinyerési technikák és build-vs-buy döntések, költség/teljesítmény/pontosság kompromisszumok
• ▹Keresztfunkcionális együttműködés: a mérnöki csapatok technikai társaként, az ágenscsapatok és az Integrations csapat partnereként

Elvárások

• ▹4+ év termékmenedzsment-tapasztalat, ebből 2+ év technikai, platform- vagy adattermékeken (API-k, infrastruktúra, adatpipeline-ok, ML-rendszerek vagy fejlesztői eszközök)
• ▹Erős dokumentum- vagy adatfeldolgozási alapok: kinyerés, osztályozás, parsing/OCR, összefoglalás vagy más intelligens dokumentumfeldolgozási és NLP technikák, az LLM-alapú megközelítések ismeretével
• ▹Elosztott rendszerek, adatinfrastruktúra vagy pipeline-ok ismerete, a feldolgozó rendszerek nagy léptékű viselkedésének megértése
• ▹A nem funkcionális követelmények elsőrangú termékfelületként való kezelése: pontosság, átviteli sebesség, késleltetés, költség, megbízhatóság, megfigyelhetőség
• ▹Gyakorlati tapasztalat MI/ML vagy adatrendszerek minőségét mérő evalok vagy módszerek létrehozásában és futtatásában nagy léptékben
• ▹Jártasság a modell- és eszközműveletekben: modell- és technikaválasztás, build-vs-buy, költség/teljesítmény/pontosság kompromisszumok
• ▹Olyan technikai specifikációk írása, amelyeket a mérnökök megvalósíthatóság szempontjából néznek át, és hipotézisek kódos prototípusokkal való ellenőrzése

Előny

• ▹Korábbi szoftvermérnök, ML-mérnök vagy adattudós, aki a termékmenedzsmentbe váltott
• ▹Gyakorlati tapasztalat dokumentum-MI/IDP, OCR, NLP vagy strukturálatlan adatrendszerekkel
• ▹Nyilvános szakmai álláspont MI-ről vagy dokumentumintelligenciáról (írás, előadás, nyílt forráskód), vagy hajlandóság ennek kialakítására
• ▹Audit, számvitel vagy pénzügyi szolgáltatások területén szerzett tapasztalat

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Hollandia egyik leggyorsabban növekvő, nyereséges egyszarvú scale-up cégének tagja, globális hatással
• ▹Részvényalapú juttatás (Stock Appreciation Rights)
• ▹Nyugdíjprogram: az alapbér 6%-ának megfelelő munkáltatói hozzájárulás
• ▹28 szabadnap évente (teljes munkaidőben)
• ▹Hibrid munkavégzés, hetente legalább 3 nap az amszterdami irodában
• ▹Napi friss ebéd a saját szakácstól
• ▹NS üzleti bérlet az ingázáshoz
• ▹Strukturált beillesztési program, külön idővel a termék és az ügyfelek megismerésére
• ▹Folyamatos tanulási és fejlődési lehetőségek
• ▹Nemzetközi csapat hét globális irodában
• ▹Cégszintű rendezvények, például a DataSnipper GO
• ▹Hozzáférés az OpenUp mentális egészségügyi platformhoz

A munkáltatóról

A DataSnipper 600 000+ felhasználóval és 180+ országban jelen lévő, saját erőből növekvő egyszarvú, amelynek eszközeit vezető audit- és könyvelőcégek használják. Az Excel Agent nevű megoldásával az MI közvetlenül az Excelben dolgozik valódi dokumentumokkal és auditbizonyítékokkal, teljes nyomon követhetőséggel.