Tech Product Manager:in (AI-Chatbot)
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Youna | Ersthilfe Bei Rassismus · Berlin, GermanyPrepare for this interview
EliteAI-generated questions, company research, and talking points tailored to this role
Requirements
- Mind. 3 Jahre Produktmanagement im Tech-Umfeld (AI/ML-Produkte von Vorteil).
- Souveräne Priorisierung & Roadmapping
- Praxis in Discovery (Interviews, Problem/Solution-Fit)
- Solides Verständnis moderner KI-Stacks (LLMs, Prompt Design, RAGs, Multi-Agenten, Vektor-DBs)
- Erfahrung in der Entwicklung mit Langfuse
- Erfahrung mit Multi-Agent-Orchestrierung
- Kenntnisse in Guardrails/Safety, Retrieval-Qualität
- Erfahrungen mit Frontend-Weiterentwicklung
- Conversational-UX
- Voice/Multimodalität, Accessibility
Benefits
Additional Information
Youna ist ein KI-Chatbot, der Menschen niedrigschwellig bei Rassismuserfahrungen unterstützt - sicher, empathisch und mit Fokus auf eine gleichberechtigte Welt. Unser Multi-Agenten-System begleitet Nutzer:innen verlässlich bei rechtlichen Fragen, Aufklärung, mentaler Unterstützung und Orientierung. Als Tech Product Manager:in verantwortest du die Weiterentwicklung unseres KI-Chatbots und den Ausbau des Multi-Agenten-Systems - inklusive aktiver Mitarbeit in der Entwicklung, insbesondere in Langfuse. Du verbindest Nutzer:innenbedürfnisse mit technischer Exzellenz, priorisierst wirkungsstark und sorgst dafür, dass wir schnell lernen, sicher skalieren und messbar Nutzen stiften. Bewerbungsfrist: 31.07.2026 Aufgaben Product KI-Produktentwicklung: Weiterentwicklung von LLM/RAG- und Multi-Agent-Flows (Orchestrierung, Tooling, Guardrails, Evaluation) Compliance & Sicherheit: DSGVO/EU-AI-Act berücksichtigen, Privacy-by-Design, Safety-Policies & Evaluation etablieren Produktstrategie & Roadmap: Produktvision schärfen, Ziele definieren, Prioritäten setzen, Backlog pflegen Discovery & UX: Research, Hypothesen, Prototyping, A/B-Experimente, Validation Tech (Hands-on) Langfuse-Ownership: - Datasets, Scores & Evaluations aufsetzen - Dashboards & Alerting für Qualität, Safety & Performance Delivery: inkrementelle Verbesserungen Daten & Qualität: Wissens-/Vektor-Stores anreichern, Monitoring & Feedback-Loops, Halluzinations-/Bias-Reduktion Messbarkeit: Metriken definieren (z. B. Task-Success, Latency, Safety-Trigger) und in Dashboards/Experiment-Analysen nutzbar machen Qualifikation
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Company Intel
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