AI Product
KI-Produktmanagement
Ein KI-Feature auszuliefern ist weniger wie das Starten eines Buttons und mehr wie das Einführen eines neuen Kollegen ins Unternehmen. AI Product Manager entscheiden, worin dieser Kollege gut ist, wo man ihm noch nicht vertrauen sollte und wie man misst, ob er tatsächlich hilft.
Die Arbeit vereint klassische Produktinstinkte – mit Nutzern sprechen, Roadmaps sequenzieren – mit neuen Fähigkeiten rund um Evaluationsmetriken, Annotationsstrategien und die Ökonomie von Inference. Starke PMs in diesem Bereich formulieren klare Definitionen von Done, die neben Nutzerergebnissen auch Precision und Recall umfassen.
Studierende wachsen in diese Rolle hinein, indem sie lernen, eine Model Evaluation so zu lesen wie einen Usability-Test: mit Neugier darauf, was die Zahlen verbergen.
Skills you'll need
- CodeEinsteigerNeu
Evaluations-Framework für ein KI-Suchassistenten-Produkt aufbauen
Du arbeitest mit dem Engineering-Team an einem Eval-Framework auf Basis von OpenAI Evals oder Promptfoo (open-source-Werkzeuge zur strukturierten Bewertung von Sprachmodell-Antw…
- LLM Evaluation
- Prompt Muster
- Metric Design
AI for Business and AI Product Management - StrategyEinsteigerNeu
ML-Fallstudie: Wann ein Modell NICHT gebaut werden sollte
Du analysierst die Anwendung entlang fuenf Achsen: (1) ML-Eignung des Problems (Datenverfuegbarkeit, Label-Qualitaet, zeitliche Stabilitaet), (2) ethische Tragfaehigkeit (welche…
- Ml Ethics
- Problem Framing
- Regulatorische Analyse
Machine Learning in Practice - StrategyEinsteigerNeu
Stakeholder-Framing einer Churn-Prognose fuer einen B2B-SaaS-Anbieter
Du fuehrst (simuliert ueber bereitgestellte Personas + Notizen) drei Stakeholder-Gespraeche: Customer-Success-Lead, Marketing-Operations, Finance. Aus den Notizen baust du ein M…
- Problem Framing
- Stakeholder Management
- Ml Product Design
Machine Learning in Practice - StrategyEinsteigerNeu
KI-Feature-Priorisierung für ein Berliner B2B-SaaS-Scale-up
Du erhältst die sieben Feature-Briefings (jeweils 1-2 Seiten), die letzten vier Quartalsberichte des Scale-ups, ein anonymisiertes Auszug aus dem Customer-Relationship-Managemen…
- Ai Product Strategy
- Feature Prioritization
- Business Analysis
AI for Business and AI Product Management Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
Verwandte Rollen, die Dich interessieren könnten
Alle Rollen ansehen →AI Product
KI-Produktdesign
Design für KI bedeutet, für Unsicherheit zu gestalten. Die Oberfläche muss den Nutzer einladen, alles zu fragen, aber auch ehrlich signalisieren, wenn das Modell rät, halluziniert oder ablehnt. KI-Produktdesigner gestalten diese Momente – den leeren Zustand eines Chats, die Offenlegung bei einem Vorschlag, die sanfte Korrektur, wenn eine Antwort falsch ist. Gute Arbeit hier zeigt sich als ein Erlebnis, das sich kollaborativ statt orakelhaft anfühlt, bei dem Menschen mit mehr Handlungsfähigkeit gehen, als sie gekommen sind. Studierende wachsen in diese Rolle hinein, indem sie Fragen der Barrierefreiheit und verantwortungsvollen KI als Designprobleme behandeln, nicht als Compliance-Prüfungen. Wenn dir wichtig ist, wie Sprache, Vertrauen und visueller Rhythmus auf einem Bildschirm zusammenkommen, ist dies ein fruchtbares Feld.
AI Product
KI-Lösungsarchitektur
Zwischen einem Kunden, der „AI“ will, und einer Cloud-Rechnung, die ihn nicht in den Ruin treibt, steht der Solutions Architect. Diese Person skizziert Whiteboards: welches Modell, welcher Vector Store, welche Guardrails, welches Inference-Budget. Die Rolle ist teils Engineering und teils Übersetzungsarbeit – sie nimmt, was ein Unternehmen erreichen will, und formt daraus eine Referenzarchitektur, gegen die andere Teams entwickeln können. Starke Architekten wissen, dass Token-Ökonomie genauso wichtig ist wie Genauigkeit und dass eine langsame Antwort oft eine falsche Antwort ist. Studierende wachsen in diesen Pfad hinein, indem sie sich mit Cloud-Diensten wie Vertex AI oder Bedrock die Hände schmutzig machen und lernen, architektonische Entscheidungen mit Zahlen zu verteidigen – nicht mit Bauchgefühl.
Branchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.
Die auf dieser Seite gezeigten Fähigkeiten und Disziplinen stammen aus dem Ewance-Challenge-Katalog. Wenn das Mediangehalt für diese Rolle via Adzuna verfügbar ist, wird es oben mit Stichprobengröße und Land angezeigt.
Porträt: Foto von Kawê Rodrigues auf Unsplash.