SOL -1656 Product Owner
管理和优先处理产品后备 (重点关注 IA 的特征,RPA,集成,模型和管道). · US 商业需求转换,接受标准和功能工艺。· 领导保养会议,改进和规划与开发设备,RAP 建筑和 IA 专家。·确保对企业影响要求,可交付项和 KPIs 之间的追踪性。· 使用数据为基础的决策,利用产品的测量,分析和用户行为。· 协调安全,数据和法律等领域以确保对 AI 的使用规范和伦理性遵守。· 管理依赖性,风险和产品路线图。· 向利益相关者展示功能示范,验证增长和优先事项。· 促进跨学科团队之间的配合:开发人员,数据科学家,ML 工程师,QA 商务。· 经验管理涉及的产品:· 自动化 (RPA, BPA,整合). · IA / IA 生成/NLP 服务代理人。· API 功能理解,微服务和事件导向建筑。· MLOps 通用知识,数据管道和模型评估 (可选). · Capacidad para análisis funcional y modelado de procesos (BPMN es un plus) "原始地发布在喜马拉雅山。
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This is a remote position.
Responsabilidades
· Definir y comunicar la visión del producto para soluciones de automatización, asistentes digitales y agentes de IA.
- Gestionar y priorizar el Product Backlog (enfocado en features de IA, RPA, integraciones, modelos y pipelines).
- Traducir necesidades del negocio en US, criterios de aceptación y artefactos funcionales.
- Liderar sesiones de grooming, refinamiento y planificación con equipos de desarrollo, arquitectura RPA y especialistas en IA.
- Asegurar trazabilidad entre requerimientos, entregables y KPIs de impacto del negocio.
- Tomar decisiones basadas en datos, utilizando métricas del producto, analítica y comportamiento de usuarios.
- Coordinar con áreas como Seguridad, Datos y Legal para asegurar cumplimiento normativo y ética en el uso de IA.
- Gestionar dependencias, riesgos y roadmap del producto.
- Presentar demos funcionales a stakeholders, validando incrementos y priorizaciones.
- Facilitar alineación entre equipos multidisciplinarios: desarrolladores, científicos de datos, ingenieros de ML, QA, negocio.
Requirements
Experiencia 2–4 años como Product Owner o roles equivalentes (BA, PM, Delivery).Participación en proyectos de IA, automatización o productos digitales complejos."
Requisitos técnicos
· Conocimiento sólido de SDLC, metodologías ágiles y frameworks Scrum/Kanban.
- Experiencia gestionando productos que involucren:
- Automatización (RPA, BPA, integraciones).
- Agentes de IA / IA generativa / NLP / model serving.
- Comprensión funcional de APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.
- Conocimiento general de MLOps, data pipelines y evaluación de modelos (deseable).
- Capacidad para análisis funcional y modelado de procesos (BPMN es un plus)."
Originally posted on Himalayas