Auf einen Blick
Principal Product Manager bei Intellistack verantwortlich für AI-Native Plattform-Strategie. Definiere Produkt-Vision um Document Automation, Agreement Intelligence und Workflow-Automation mit LLMs und Retrieval-Systemen.
💰 ~$180.000–250.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- Product Builder mit Ambiguity-Handling
- LLM/Agents/Retrieval-Systems Verständnis
- CLM/Document-Automation/Legal-Tech Domain bevorzugt
- System-Thinking (APIs, Data Models, Workflows, UX)
Product Management
AI/LLMs
Document Automation
No-Code Platforms
System Design
Evaluation Frameworks
Strategy
Gehalt geschätzt anhand Principal PM mit AI-Platform-Ownership, 10+ Jahre PM-Erfahrung erwartet, Toronto oder Remote: Principal Band für Strategy-focused PM. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Product Managers mit AI-Platform-Ownership-Erfahrung
- CLM/Document-Automation/Legal-Tech-Domain-Experten
- Strategisch denkende PMs mit Ambiguity-Tolerance
🚫 Weniger geeignet
- Junior/Mid-Level PMs ohne Principal-Scope-Erfahrung
- Feature-fokussierte statt Strategic-thinking-Oriented PMs
- Wer Ambiguity und Cross-functional Complexity meiden möchte
💡 Gut zu wissen
- Principal-Level erfordert selbstgesteuertes Strategie-Denken, nicht exec-provided Direction
- AI-Evaluation-Frameworks sind eine echte neuartige Anforderung, nicht nur Feature-Work
- CLM/Document-Intelligence sind Hot Domains; viel Wettbewerb
Über das Unternehmen
Intellistack revolutioniert, wie Organisationen Informationen sammeln, Workflows automatisieren und digitale Erlebnisse schaffen. Das AI-Native No-Code-Plattform-Unternehmen ist nicht layering AI on top, sondern embeds KI in Entwicklung. Jedes AI-Feature hat definierte Evaluation Criteria. Product Manager sind verantwortlich für Evaluation Frameworks, die Correctness, Reliability und Edge-Case-Behavior messen.
Deine Aufgaben
- Produkt-Strategie, Vision und Roadmap für kritische Plattform-Bereiche definieren
- Customer Feedback, Markt-Chancen, Competitive Intelligence in klare Produktrichtung synthesisieren
- AI-Native Capabilities entwickeln, die Workflows, Dokumente, strukturierte Daten, Automatisierung kombinieren
- Wie KI-Technologien (LLMs, Agents, Retrieval Systems, Automation Frameworks) differentiated Customer Value schaffen
- Evaluation Frameworks, Testing Methodologien und Success Metrics für AI-Powered Capabilities etablieren
- Eng mit Engineering und Design zusammenarbeiten um Requirements zu definieren und Investitionen zu priorisieren
- Komplex, ambiguous Probleme von First Principles aus definieren und strukturierte Outputs erzeugen
Deine Voraussetzungen
- Produkt-Builder mit Thrive-in-Ambiguity-Mentalität
- Verständnis moderner KI-Systeme: LLMs, Retrieval-Systeme, Agents, Evaluation Frameworks
- Effektiv operieren über Product, Engineering, Design, Go-To-Market-Funktionen
- Erfahrung in Contract Lifecycle Management (CLM), Agreement Intelligence, Document Automation, Legal Tech oder Procurment-Systeme bevorzugt
- Struktur denken: Data Models, APIs, Workflows, Automatisierung und UX in gleichzeitiger Diskussion
