En un coup d'œil
- Missions: Développez des produits de science des données avec NEXUS et transformez la prise de décision des entreprises.
- Entreprise: Laboratoire de recherche en IA innovant, soutenu par des investisseurs de premier plan.
- Avantages: Rémunération compétitive, couverture santé complète, congé parental payé et soutien à la relocalisation.
- Autres infos: Culture de travail respectueuse, valorisant la diversité et l'initiative.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une entreprise qui redéfinit l'IA d'entreprise et impactez le futur dès maintenant.
- Qualifications: 4 ans d'expérience en gestion de produits ML et expertise en science des données.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Fundamental is an AI research lab pioneering the future of enterprise decision-making.
Our flagship model, NEXUS is the world's most powerful Large Tabular Model (LTM) - purpose-built for the structured records that contain trillions of dollars in business value.
With $275m in funding from leading investors and trusted by Fortune 100 companies, Fundamental is giving businesses the Power to Predict.
At Fundamental, you'll work on unprecedented technical challenges in foundation model development and build technology that transforms how the world's largest companies make decisions.
This is your opportunity to be part of a category-defining company from the ground-up.
Join the team defining the future of enterprise AI.
About The Role
You’ll be building a novel experience for data science practitioners when building predictions with NEXUS at the core.
You’ll own the product that enables them to run their workflows end to end with NEXUS.
You’ll build AI agents and data science tools used by data scientists in a self-serve workflow.
Working closely with engineering, Applied AI (FDEs), Product design teams and Research, you’ll contribute to shape the product layer on top of NEXUS.
You’ll learn from customer discovery and turn those insights into a roadmap that makes data scientists more effective.
What you'll do
- Own and lead the roadmap and product decisions for our data science products, from customer discovery through product definition, launch and iteration.
- Work directly with data scientists to understand their needs and usage patterns
- Shape how our AI agents and data science tools work across our platform layer, making common workflows intuitive while preserving the flexibility technical users need.
- Define how users guide agents, inspect their work and understand results, balancing automation with transparency and control.
- MLOps: own the workflows customers use to manage and monitor predictive quality of their models in production
- Turn NEXUS capabilities into coherent experiences for your users, with clear product requirements and practical tradeoffs.
- Define success measures for usability, adoption and customer outcomes; use data, feedback and product evidence to guide priorities.
- Must have experience
- 4+ years of experience owning and shipping ML or data science products with an engineering team, from discovery and roadmap decisions through delivery and iteration.
- 2+ years hands-on expertise in data science, demonstrating a solid grasp of core workflows including classification, regression, and time series analysis.
- Working with structured or tabular data and predictive ML workflows.
- Experience building agentic products, with practical understanding of their limitations and the interaction patterns that help users trust and control them.
- Strong customer discovery skills: you can uncover the problem behind a request, test assumptions and translate what you learn into product decisions.
- Technical fluency and strong collaboration with engineers and applied data scientists, with the ability to turn ambiguity into a clear, deliverable scope.
- Are data-driven: you ground prioritization in usage data, eval results, and evidence from users rather than intuition alone
- Nice to have experience
- Earlier experience in client-facing data science, followed by ownership of a product developed with an engineering team.
- Building internal data science tools for Applied AI, solutions teams or other technical customer-facing teams.
- Working in an early-stage AI company, with direct exposure to enterprise customers or a forward-deployed motion.
- Competitive compensation with salary and equity
- Comprehensive health coverage for you and your dependents
- Paid parental leave for all new parents, inclusive of adoptive and surrogate journeys
- Relocation support for employees moving to join the team in one of our office locations
- A high-trust, low-ego culture that values diversity of thought, ownership and initiative, with respect for personal boundaries and working styles
- #J-18808-Ljbffr
Product Manager - Data Science employeur : Fundamental
Fundamental est un employeur exceptionnel qui offre une culture de travail axée sur la confiance et l'initiative, favorisant la diversité des idées. En tant que Product Manager - Data Science, vous aurez l'opportunité de travailler sur des défis techniques sans précédent tout en bénéficiant d'une rémunération compétitive, d'une couverture santé complète et d'un soutien à la relocalisation. Rejoindre Fundamental, c'est faire partie d'une entreprise pionnière dans le domaine de l'IA, où votre contribution façonnera l'avenir de la prise de décision en entreprise.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Product Manager - Data Science
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Fundamental
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Fundamental. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Product Manager - Data Science
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Fundamental, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Fundamental que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Fundamental. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Fundamental
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Fundamental et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
