Product Manager AI Search (m/w/d)

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En corto

→Gestión diaria de la calidad de respuestas del asistente de compra con IA Piqit en moebel.de.
→Trabajo hands-on con prompts, datos, pruebas y automatizaciones, con impacto inmediato en producción.
→Destacan los 100 millones de ofertas y la necesidad de precisión en atributos, categorías y comprensión semántica.

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¿Qué piden?

✓Experiencia relevante en e-commerce o producto, con impacto real, no solo acompañamiento.
✓Mentalidad hands-on: construir, probar y ver cambios en producción.
✓Experiencia práctica con modelos de lenguaje (como ChatGPT, Claude o Gemini), más allá de prompts básicos.
✓Capacidad para distinguir causas de errores: datos, modelos o fallos en atributos.
✓Capacidad analítica para evaluar calidad de respuesta con test sets y métricas consistentes.
✓Capacidad de colaborar con ingeniería y datos, traduciendo ideas en requisitos claros y prioritizados.

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

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de ist eines der führenden Online-Shoppingportale für Möbel und Einrichtung in Europa. Unser neues Projekt Piqit ist ein KI-gestützter Shopping-Assistant, der die Art und Weise verändert, wie Menschen online Produkte finden und kaufen. Piqit berät den Nutzer interaktiv und findet passende Produkte aus über 100 Millionen Angeboten , vergleicht Preise über zahlreiche Shops hinweg und führt direkt zum passenden Anbieter – von Wein und Werkzeug über Elektronik und Haushaltsgeräte bis hin zu Beauty, Schmuck und Möbeln. Dafür suchen wir dich als Product Manager AI Search (m/w/d) . Deine zukünftigen Aufgaben Vom ersten Tag an mittendrin statt nur dabei: Du verantwortest die Antwortqualität von Piqit, unserem KI-gestützten Shopping-Assistant, der aus über 100 Millionen Angeboten das passende Produkt findet – und zwar von der ersten Beobachtung bis zur ausgerollten Änderung. Qualität heißt hier nicht Treffermenge, sondern Antwort: Du prüfst, ob Piqit verstanden hat, worum es geht, ob die vorgeschlagenen Produkte wirklich die richtigen sind und ob die Einordnung dazu trägt. Ursachenforschung ist deine Kerndisziplin: Wenn eine Antwort nicht überzeugt, unterscheidest du sicher, ob die passenden Produkte gar nicht gefunden wurden, ob in den Produktdaten ein Attribut fehlt oder falsch belegt ist oder ob das Modell aus guten Daten etwas Falsches gemacht hat. Du kennst die Eigenheiten von Sprachmodellen: stark bei Absicht, Nuance und Sprache, unzuverlässig bei exakten Zahlen, Vollständigkeit und Aktualität – und dabei immer überzeugend klingend. Genau dieses Gespür bringst du in jede Entscheidung ein. Hands-on statt Konzeptpapier: Prompt-Sets, Hints und Regeln schreibst und rollst du selbst aus, Attribute und Facetten schärfst du selbst nach, Testsets baust du selbst – und wiederkehrende Handgriffe automatisierst du weg, gern KI-gestützt. Du misst, was wirkt: Einzelfälle sind kein Beleg, dieselbe Anfrage kann zweimal unterschiedlich beantwortet werden. Du prüfst gegen eine feste Sammlung von Testanfragen und bewertest die Veränderung über alle hinweg. Der Weg von der Beobachtung zur Änderung ist kurz, vieles geht am selben Tag live. Du bist Sparringspartner:in für Data und Engineering: Für Themen, die tiefer in der Pipeline liegen, arbeitest du eng mit den Fachbereichen zusammen. Was du nicht selbst umsetzen kannst, übersetzt du in fundierte Anforderungen an Engineering und Data – mit Beispielen, Zahlen und einer klaren Priorisierung. Neue Shops, neue Daten: Du begleitest die Partneranbindung, prüfst, was die Antwortqualität wirklich trägt, und sagst klar, wenn ein Sortiment noch nicht live gehen sollte. Kategorie-Management ist dein Schlüssel: Kategorien, Attribute und Facetten entscheiden mit darüber, was der Assistent über ein Produkt überhaupt weiß – und weil semantische Ähnlichkeit allein nicht reicht, sobald es um Maße, Kompatibilität oder harte Grenzen geht, legst du hier selbst mit Hand an.

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