Senior Product Manager
Senior

Descrizione della Posizione Lavorativa

Chi siamo

Talentware è una startup lanciata nel 2023 all'interno del Venture Studio di Bain & Company e fondata da tre ex-Bain. Ha raccolto 5 milioni di euro di finanziamento e sta crescendo rapidamente servendo clienti enterprise in tutta Europa. La nostra piattaforma, AI-nativa, supporta le aziende nel mappare, sviluppare e valorizzare le competenze dei talenti. Operiamo in settori ad alta competenza come Financial Services, Energy & Utilities, IT & Tech, Advanced Manufacturing e Pharma, collaborando con alcuni dei principali player sul mercato italiano e internazionale.

Il ruolo

Senior Product Manager per il team Prodotto che contribuirà in modo determinante all'evoluzione della nostra piattaforma di gestione dei talenti basata su intelligenza artificiale. In questo ruolo guiderai la definizione, lo sviluppo e l'ottimizzazione end-to-end di esperienze prodotto che sfruttano dati, machine learning e IA generativa. Lavorerai a stretto contatto con il team fondatore e con stakeholder interfunzionali, entrando fin da subito in relazione con i clienti e con le esigenze di mercato, con opportunità di influenzare la strategia di prodotto e il successo a lungo termine di Talentware.

Responsabilità

• Definire la visione e la roadmap per le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, allineandole agli obiettivi strategici di Talentware.
• Analizzare l'ecosistema della gestione dei talenti, le tendenze emergenti nell'IA, il panorama competitivo e le esigenze degli utenti per individuare opportunità di innovazione.
• Ideare, lanciare e ottimizzare continuamente funzionalità IA conducendo esperimenti, valutando le prestazioni dei modelli e iterando rapidamente.
• Collaborare strettamente con team cross-funzionali per fornire soluzioni di IA scalabili e responsabili.
• Condurre discussioni trasversali sul prodotto, dalla progettazione della soluzione alla pianificazione del go-to-market, garantendo chiarezza e allineamento.
• Definire e monitorare metriche di prodotto e di modello per guidare le decisioni e le priorità.
• Promuovere e integrare i principi di IA responsabile nei processi di sviluppo prodotto.
• Risolvere problemi complessi con i team per ottenere risultati di prodotto coerenti e di alta qualità.

Requisiti

• Comprovata capacità di utilizzare analisi dei dati e metodi quantitativi per guidare decisioni di prodotto e influenzare stakeholder.
• Ottima padronanza dei dati, con capacità di interpretare metriche, output dei modelli e risultati sperimentali.
• Conoscenza molto solida di concetti di IA generativa e machine learning, comprese applicazioni e limiti.
• Esperienza di collaborazione stretta con team di Data Science e Machine Learning su prodotti basati su modelli.
• Familiarità con framework sperimentali, metriche di valutazione dei modelli e cicli di iterazione rapidi.
• Consapevolezza dei principi di IA responsabile ed esperienza nel loro impiego nello sviluppo prodotto.
• Esperienza comprovata nella creazione, lancio e scalabilità di prodotti, idealmente basati su machine learning, data science o IA generativa.
• Esperienza nella conduzione di discussioni trasversali sul prodotto, comprese definizione della visione, revisioni di design e pianificazione go-to-market.
• Capacità di lavorare in autonomia e prendere decisioni tecniche con grande impatto.
• Ottime doti di comunicazione con interlocutori tecnici e non tecnici.
• Ottima conoscenza dell’italiano e dell’inglese, sia scritto che parlato.

Benefit

• RAL: 50k-60k€ commisurata alle skills.
• Buoni pasto da 8€ al giorno e welfare aziendale.
• Possibilità di ricevere Stock Option.
• Rimborso del viaggio per chi arriva da fuori regione.
• Budget dedicato allo sviluppo professionale (corsi, conferenze, certificazioni, coaching).
• Team offsite mensili e retreat annuali.
• Uffici moderni a Milano (PL7 di WAO) | Modalità ibrida: minimo 2 giorni a settimana in presenza.

Luogo: Milano, MI, Italia.

Requisiti

Esperienza comprovata nella gestione di prodotti basati su machine learning/IA generativa, forte cultura dei dati e metodi quantitativi, collaborazione con Data Science/ML, conoscenza di framework sperimentali e metriche di modello, applicazione di principi di IA responsabile, autonomia decisionale e ottima conoscenza di italiano e inglese.