Descrizione della Posizione Lavorativa

Entra in Qonto come Staff Product Manager - Data per migliorare l'esperienza dei clienti attraverso soluzioni di machine learning innovative. Sarai responsabile dell'aumento della maturità e della scalabilità delle nostre capacità ML, risolvendo problemi di business concreti e promuovendo l'innovazione.

Collaborerai a stretto contatto con Daniele Garbarino, VP Data, supportando lo sviluppo di prodotti ML che influenzano in modo significativo l'esperienza finanziaria dei nostri oltre 600.000 clienti.

Cosa farai

• Gestire il roadmap ML end-to-end: definire cosa costruire, perché e in quale ordine raccogliendo input da engineering, data science e team di business per sviluppare una strategia prioritaria orientata ai bisogni reali dei clienti.
• Guidare iniziative ML chiave: definire e progettare soluzioni ML per prodotti come Attachment Matcher, Transaction Categorizer e Cashflow Management, seguendole dalla fase di discovery fino alla delivery.
• Collaborare sul full stack: lavorare con data scientist, ingegneri e stakeholder di business per garantire l'implementazione efficace di capacità ML che generino valore misurabile per l'azienda.
• Prendere decisioni autonome e comunicarle: spiegare le ragioni delle priorità e coinvolgere i principali stakeholder, inclusi clienti, team di prodotto ed executive.
• Migliorare continuamente con i dati: monitorare e analizzare le performance dei modelli e dei prodotti ML, proponendo raccomandazioni data-driven per alzare gli standard.

Che cosa cerchiamo

• Esperienza in product management con focus su data/ML: esperienza comprovata in gestione di prodotti dati o ML, con esempi concreti di prodotti portati da 0 a 1 o notevolmente scalati; orientamento a risultati (outcomes) e non a singole feature.
• Familiarità tecnica con il ML: buona comprensione dei concetti e delle applicazioni di machine learning per collaborare efficacemente con i team tecnici e tradurre idee complesse in requisiti di prodotto.
• Gestione degli stakeholder: capacità di costruire relazioni con interlocutori diversi e di comunicare concetti tecnici complessi a audience non tecniche.
• Capacità analitiche: prendere decisioni basate sui dati bilanciando bisogni dei clienti e obiettivi di business, anche a fronte di trade-off difficili.
• Visione strategica: sviluppare una visione di prodotto convincente e un roadmap allineato agli obiettivi aziendali con impatto misurabile.

Informazioni sul ruolo e sul team

Riporterai a Daniele, VP Data, che ha esperienza nella crescita di organizzazioni data in aziende in forte espansione. Daniele ti offrirà supporto strategico per stabilire l'AI Product come funzione strategica in Qonto, garantendoti al contempo l'autonomia necessaria per definire la vision di prodotto.

Nota sulla candidatura e sulla sicurezza

In Qonto valorizziamo la diversità: candidati indipendentemente dalle caselle che potresti segnare. Presentando la candidatura acconsenti al trattamento dei tuoi dati personali per valutare la tua candidatura; i dati verranno conservati fino a 2 anni nel nostro talent pool (consulta la Privacy Notice per dettagli).

La tua sicurezza è importante: le truffe di reclutamento sono in aumento. Qonto non collaborerà con piattaforme o agenzie che richiedono pagamento ai candidati. Se ricevi messaggi sospetti che fingono di essere di Qonto, ti preghiamo di segnalarli.

Benefit per i dipendenti

• Settore in evoluzione grazie all'AI: lavorerai su prodotti ML all'avanguardia, non su soluzioni già consolidate.
• Autonomia di squadra: ownership del roadmap e consegna senza burocrazia o catene di approvazione.
• Impatto reale e su larga scala: il tuo lavoro influenzerà direttamente la gestione finanziaria di oltre 600.000 PMI ogni giorno.
• Collaborazione cross-funzionale: ruolo al crocevia tra prodotto, data science e engineering in un team che valorizza la qualità e la rapidità.

Requisiti

Esperienza consolidata in product management con focus su prodotti data/ML (portati da 0 a 1 o scalati), competenze tecniche in ML, forte gestione degli stakeholder, capacità analitiche e visione strategica. Disponibilità a lavorare a Trieste e a collaborare con team di data science e engineering. Riporto a VP Data.