Technical Product Owner - AI & Digital Innovation

Overview

Als Technical Product Owner übernimmst du Verantwortung für eine klare Produktvision und -strategie im Bereich AI & Digitale Innovation. Du leitest daraus konkrete Maßnahmen ab, die auf die strategischen Ziele von enercity einzahlen, sorgst für innovative Lösungen mit echtem Mehrwert und etablierst technologische Aktualität. Du erkennst Markt- und Technologietrends frühzeitig und nutzt sie gezielt zur Weiterentwicklung des Produktportfolios.

Responsibilities

• Stelle sicher, dass fachliche und technische Bedarfe präzise analysiert, priorisiert und in umsetzbare User Stories überführt werden. Pflege ein qualitativ hochwertiges, aktuelles Product Backlog, das eine effiziente Umsetzung ermöglicht.
• Setze Governance-Themen im AI-Umfeld um: Etabliere Richtlinien, Prozesse und Standards zur Qualitätssicherung, ethischen AI-Nutzung und Datenkonformität.
• Arbeite gemeinsam mit dem Entwicklungsteam an der Umsetzung der Produktvision. Setze klare Ziele, beseitige Hindernisse und fördere eine lösungsorientierte, agile Arbeitskultur, damit Innovationen wirksam im Unternehmen ankommen.
• Sei Ansprechpartner für interne und externe Stakeholder. Nutze klares Erwartungsmanagement, konstruktive Konfliktlösung und transparente Kommunikation, um Vertrauen aufzubauen und eine produktive Zusammenarbeit zu ermöglichen.
• Treib Innovation durch iterative MVP-Entwicklungen, nutze kontinuierliches Nutzer-Feedback und treffe datenbasierte Entscheidungen, um Ideen frühzeitig zu validieren und Lösungen nachhaltig zu optimieren.

Qualifications

• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Mehrjährige Erfahrung als Product Owner oder in einer ähnlichen Rolle – idealerweise mit Fokus auf digitale Produkte, AI-Lösungen oder Enterprise-SaaS-Plattformen.
• Know-how im Umgang mit Microsoft 365 / Copilot / Copilot Studio oder vergleichbaren Plattformen, inklusive Agent- und Automations-Use-Cases.
• Fundierte Praxiserfahrung mit Data-Science- und ML-Verfahren sowie der Entwicklung von LLM-/GenAI-Anwendungen.
• Sicherer Umgang mit LLM-Frameworks & SDKs wie LangChain, LlamaIndex, Haystack oder Semantic Kernel sowie mit Agentic-AI-Patterns und RAG-Architekturen.
• Ausgeprägte Context- & Prompt-Engineering-Kompetenz für System Instructions, Tool-Nutzung, Message History und Attention Budget.
• Kenntnisse in MCP, API-First-Design sowie ein Grundverständnis von MLOps/LLMOps.
• Tiefes Verständnis für AI-Governance, ethische Nutzung, Daten-Compliance und Qualitätssicherung in AI-Projekten.
• Erfahrung im Anforderungsmanagement, in der Priorisierung von Backlogs und in der Steuerung agiler Teams.
• Ein agiles Mindset gepaart mit Kreativität, Flexibilität und der Fähigkeit, innovative Lösungswege zu fördern.
• Starkes Stakeholdermanagement mit überzeugender Kommunikation und Moderation.
• Hohe Eigeninitiative, Entscheidungsfreude und die Fähigkeit, die Produktvision klar und inspirierend zu vermitteln.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.