Product Owner Jobs

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen für Produktions- und Entwicklungsprozesse, Analyse großer Produktions-, Qualitäts- und Prozessdatensätze, Erstellung von Dashboards und Datenmodellen für datengestützte Entscheidungsfindung, Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Qualitätsverbesserung, Automatisierung von Reporting und Datenanalyse, Umsetzung von Industrie-4.0- und Smart-Factory-Projekten, Digitalisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen

Analyse bestehender Berechnungs- und Auslegungsverfahren in der Wasser- und Abwassertechnik. Aufbereitung und Auswertung vorhandener Prozess- und Anlagendaten. Untersuchung geeigneter KI- und Machine-Learning-Methoden. Entwicklung eines Modells zur Unterstützung technischer Berechnungen und Auslegungsprozesse. Vergleich der KI-gestützten Ergebnisse mit konventionellen Berechnungsmethoden.

Design von KI-/ML-Plattformen unter Berücksichtigung bestehender Rahmenbedingungen (Governance-Anforderungen, Sicherheit, Skalierbarkeit und Interoperabilität; enge Abstimmung mit IT-Architektur, Datenschutz und Compliance) Entwicklung, Etablierung und Pflege von Standards und Richtlinien für den Einsatz von KI in der Stadtverwaltung (Datenmodelle, APIs/Events, Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen, Monitoring, Betrieb, Open-Source-Strategie, Lieferantenbewertung) Mitwirkung an KI-Projekten vom Beratungsprozess über die Pilotierung bis hin zur Produktivsetzung und dem operativen Betrieb

Sie sind verantwortlich für die Umsetzung von Automatisierungs- sowie KI-Projekten und sind hierfür auch regelmäßig bei unseren Kunden vor Ort Sie übernehmen die technische Projektverantwortung für die Kunden, welche hauptsächlich Banken, Versicherungen und Behörden sind. Sie sind für die Prozessanalyse, Architektur der neuen Automatisierungen und KI Prozesse, sowie das Development bis hin zum Go Live verantwortlich

KI-Readiness: Du analysierst gemeinsam mit Kunden Pain Points in ITSM-Prozessen und machst sichtbar, wo Künstliche Intelligenz einen konkreten Mehrwert schaffen kann. Use-Case-Strategie: Du entwickelst und priorisierst KI-Use-Cases mit Fachbereichen, IT und Management und überführst sie in realistische, messbare Umsetzungsroadmaps.

Konzeption neuer Fortbildungsangebote zu KI, Legal Tech und juristischer Transformation. Entwicklung von praxisorientierten KI-Anwendungen wie Prompt-Bibliotheken, Templates, Agenten-Konzepten und Arbeitshilfen und deren Transfer in die Fortbildungsangebote der Fachinstitute des DAI. Vernetzung und Zusammenarbeit mit allen Fachbereichen zur Entwicklung innovativer Lernangebote. Mitwirkung an KI-gestützten Lern- und Assistenzsystemen des DAI, projektbezogen auch mit Unterstützung externer Dienstleister. Durchführung der damit verbundenen rechtlichen Prüfungen, insbesondere zu KI-Regulierung, Datenschutz, Urheberrecht, Haftungsfragen und berufsrechtlichen Anforderungen.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Amazon Bedrock AgentCore und weiteren AWS-nativen KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung sowie Guardrails und integrierst Bedrock-Agenten als digitale Prozessassistenten, Entscheidungsunterstützer oder autonome Teilprozess-Akteure in bestehende Kundenprozesse.

Projekte: Vom ersten Konzept bis zur technischen Umsetzung übernimmst du Verantwortung für Projekte mit Fokus auf KI-Systeme. Strategien: Du entwickelst konkrete KI-Lösungsansätze und berücksichtigst dabei die Anforderungen anspruchsvoller, regulierter Umfelder. Technologien: Mit Blick auf den Projektkontext wählst du geeignete Werkzeuge aus und prüfst ihre Umsetzbarkeit in realen Szenarien. Architekturen: Beim Design komplexer Systeme behältst du ethische Prinzipien sowie rechtliche Anforderungen im Blick und integrierst sie in deine Architekturentscheidungen.

Entwirf intelligente Agentic-AI-Lösungen für Kundenprozesse: Du konzipierst und realisierst Azure-native agentische Lösungen zur Automatisierung, Unterstützung und Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Agent Service, Semantic Kernel und weiteren Azure-KI-Services – von der ersten Idee bis zum stabilen Betrieb in der Produktion. Agenten- und Prozessarchitekturen: Du entwirfst agentenbasierte Architekturen inklusive Tool-Integration, Memory-Persistenz, Multi-Agent-Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation, Guardrails und Evaluationsmechanismen.

Du hilfst unseren Kunden ihre Service-Organisationen für den Einsatz von KI-basierten Funktionen fit zu machen. Use-Case-Identifikation & Roadmap: Du analysierst Pain Points in ITSM-/ESM-Prozessen, identifizierst KI-Use-Cases mit echtem Business Value und entwickelst mit dem Kunden eine belastbare Umsetzungsroadmap. Datenstruktur & Zielbilder: Du bewertest bestehende Datenbasen (Ticket-, Wissens- und Stammdaten), definierst Anforderungen an Datenqualität und -struktur für KI-Use-Case und wirkst an Zielbildern für Datenmodelle im Servicekontext mit.