Senior Product Owner
emagine
To rola lidera produktu w środowisku farmaceutycznym R&D, zarządzającego globalnie rozproszonym zespołem (Kopenhaga, Londyn, Indie, USA) nad AI-produktem dla ekspertów medycznych. Product Owner jest pomostem między biznesem (lekarze, biostatystycy) a inżynierami (AI, frontend, backend, DevOps). Odpowiada za wizję, roadmapę, priorytetyzację i adopcję produktu w regulowanym środowisku. To nie rola koordynacyjna, ale strategiczne własność produktu od MVP do skalowania.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano widełek wynagrodzenia, nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas trwania).
To rola lidera produktu w środowisku farmaceutycznym R&D, zarządzającego globalnie rozproszonym zespołem (Kopenhaga, Londyn, Indie, USA) nad AI-produktem dla ekspertów medycznych. Product Owner jest pomostem między biznesem (lekarze, biostatystycy) a inżynierami (AI, frontend, backend, DevOps). Odpowiada za wizję, roadmapę, priorytetyzację i adopcję produktu w regulowanym środowisku. To nie rola koordynacyjna, ale strategiczne własność produktu od MVP do skalowania.
- ✓Bardzo interesujące połączenie AI i farmacji – unikalna domena
- ✓Globalny, rozproszony zespół – możliwość pracy z różnorodnymi kulturami
- ✓Partnerstwo z Microsoft – dostęp do najnowszych technologii AI
- ✓Odpowiedzialne AI i zgodność regulacyjna – rola z dużym wpływem
- ✓Produkt w fazie skalowania – realna szansa na strategiczne kształtowanie
- −Brak widełek wynagrodzenia – typowe dla ofert outsourcingowych, ale utrudnia ocenę
- −Hybryda w Kopenhadze bez podania liczby dni w biurze – może oznaczać wysokie wymagania obecności
- −Zarządzanie zespołem w 4 strefach czasowych może wiązać się z nierównomiernym obciążeniem (spotkania poza standardowymi godzinami)
- !Nie podano wielkości zespołu ani budżetu produktowego
- !Proces rekrutacyjny nie jest opisany
- !Rola wymaga doświadczenia w scale-up, ale firma emagine to outsourcing, a klient może być dużą korporacją
- !Duży nacisk na change management – może oznaczać niską dojrzałość cyfrową organizacji
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Definiowanie i utrzymywanie wizji produktu oraz roadmapy we współpracy z Design Lead i Tech Lead
- •Przekładanie potrzeb ekspertów medycznych i biostatystyków na historie użytkownika i wymagania produktowe
- •Zarządzanie i priorytetyzacja backlogu, balansowanie dostaw krótkoterminowych z długoterminową strategią
- •Ułatwianie współpracy asynchronicznej w zespole rozproszonym po wielu strefach czasowych
- •Projektowanie i wdrażanie inicjatyw change management dla adopcji narzędzia przez użytkowników
- •Definiowanie i śledzenie metryk sukcesu produktu (time-to-insight, retencja użytkowników)
- •Współpraca z inżynierami AI oraz zespołem Microsoft w celu przełożenia możliwości AI (LLM, generowanie SQL) na wartość użytkową
- •Zapewnianie zgodności z regulacjami i odpowiedzialnego wdrażania AI we współpracy z governance, legal i compliance
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Product Owner z 3-letnim doświadczeniem w regulowanej branży (np. pharma) i udokumentowaną pracą z rozproszonym zespołem. Osoba, która potrafi szybko wdrożyć się w specyfikę AI i zarządzanie zmianą, nawet jeśli nie ma jeszcze bezpośredniego doświadczenia z LLM.
Juniorzy bez doświadczenia w pharma i bez umiejętności zarządzania globalnym zespołem. Osoby szukające wyłącznie lokalnej pracy lub unikające formalności regulacyjnych. Kandydaci, którzy wolą czysto techniczne role bez kontaktu z biznesem.
- ?Jaki jest model hybrydowy – ile dni w tygodniu w biurze w Kopenhadze?
- ?Jak wygląda obecny stan produktu – czy to już działające MVP, czy dopiero start?
- ?Czy są przewidziane dyżury lub spotkania poza standardowymi godzinami z uwagi na różnicę czasu?
- ?Jakie są główne wyzwania w zarządzaniu rozproszonym zespołem w tej konkretnej strukturze?
- ?Czy są dostępne budżety szkoleniowe lub konferencyjne dla zespołu?
- −Nie podano widełek wynagrodzenia
- −Nie opisano procesu rekrutacyjnego (etapy, czas trwania)
- −Brak danych o wielkości zespołu i strukturze
Zespół pracuje w modelu product trio (Product, Design, Engineering), kładąc nacisk na współpracę, wyniki i odpowiedzialne wdrożenie AI. Globalna struktura wymaga dobrej organizacji komunikacji asynchronicznej i jasnych procesów.