Product Manager AI Search (m/w/d)

moebel.de ist eines der führenden Online-Shoppingportale für Möbel und Einrichtung in Europa. Unser neues Projekt Piqit ist ein KI-gestützter Shopping-Assistant, der die Art und Weise verändert, wie Menschen online Produkte finden und kaufen.

• Vom ersten Tag an mittendrin statt nur dabei: Du verantwortest die Antwortqualität von Piqit, unserem KI-gestützten Shopping-Assistant, der aus über 100 Millionen Angeboten das passende Produkt findet – und zwar von der ersten Beobachtung bis zur ausgerollten Änderung.
• Qualität heißt hier nicht Treffermenge, sondern Antwort: Du prüfst, ob Piqit verstanden hat, worum es geht, ob die vorgeschlagenen Produkte wirklich die richtigen sind und ob die Einordnung dazu trägt.
• Ursachenforschung ist deine Kerndisziplin: Wenn eine Antwort nicht überzeugt, unterscheidest du sicher, ob die passenden Produkte gar nicht gefunden wurden, ob in den Produktdaten ein Attribut fehlt oder falsch belegt ist oder ob das Modell aus guten Daten etwas Falsches gemacht hat.
• Du kennst die Eigenheiten von Sprachmodellen: stark bei Absicht, Nuance und Sprache, unzuverlässig bei exakten Zahlen, Vollständigkeit und Aktualität – und dabei immer überzeugend klingend. Genau dieses Gespür bringst du in jede Entscheidung ein.
• Hands-on statt Konzeptpapier: Prompt-Sets, Hints und Regeln schreibst und rollst du selbst aus, Attribute und Facetten schärfst du selbst nach, Testsets baust du selbst – und wiederkehrende Handgriffe automatisierst du weg, gern KI-gestützt.
• Du misst, was wirkt: Einzelfälle sind kein Beleg, dieselbe Anfrage kann zweimal unterschiedlich beantwortet werden. Du prüfst gegen eine feste Sammlung von Testanfragen und bewertest die Veränderung über alle hinweg. Der Weg von der Beobachtung zur Änderung ist kurz, vieles geht am selben Tag live.
• Du bist Sparringspartner:in für Data und Engineering: Für Themen, die tiefer in der Pipeline liegen, arbeitest du eng mit den Fachbereichen zusammen. Was du nicht selbst umsetzen kannst, übersetzt du in fundierte Anforderungen an Engineering und Data – mit Beispielen, Zahlen und einer klaren Priorisierung.
• Neue Shops, neue Daten: Du begleitest die Partneranbindung, prüfst, was die Antwortqualität wirklich trägt, und sagst klar, wenn ein Sortiment noch nicht live gehen sollte.
• Kategorie-Management ist dein Schlüssel: Kategorien, Attribute und Facetten entscheiden mit darüber, was der Assistent über ein Produkt überhaupt weiß – und weil semantische Ähnlichkeit allein nicht reicht, sobald es um Maße, Kompatibilität oder harte Grenzen geht, legst du hier selbst mit Hand an.

• Du kannst relevante Berufserfahrung im E-Commerce, im Produktmanagement oder in einer vergleichbaren Rolle vorweisen, in der du ein Produkt wirklich vorangetrieben und nicht nur begleitet hast
• Eine ausgeprägte Hands-on-Mentalität zeichnet dich aus – du willst Dinge selbst bauen und live sehen, statt sie zu delegieren und nachzuhalten
• Mit Sprachmodellen hast du über gelegentliches Prompting hinaus praktisch gearbeitet: Du hast Prompts systematisch verbessert, Ergebnisse verglichen und weißt, wo diese Systeme kippen – idealerweise mit Lösungen wie Claude, ChatGPT oder Gemini
• Durch dein Gespür für Nutzerbedürfnisse erkennst du, was hinter einer Anfrage steckt und wann eine Antwort nur oberflächlich passt
• Du überzeugst durch eine selbstständige, ergebnisorientierte Arbeitsweise und hast Lust, deine Ideen aktiv im Team einzubringen
• Technisch bist du anschlussfähig: Du liest eine API-Antwort, verstehst eine Datenstruktur und hast keine Scheu vor SQL – programmieren musst du nicht, selbst anpacken schon
• Erfahrung mit Retrieval, Ranking oder semantischer Suche sowie mit dem Aufbau von Evals und Testsets ist wünschenswert
• Kenntnisse in Produktdaten, Feeds, Taxonomien und Attributsystemen sind von Vorteil, ebenso Erfahrung mit Automatisierungsplattformen wie n8n, Make oder Python sowie mit MCP- und Agenten-Anbindungen
• Deutsch beherrschst du verhandlungssicher, gute Englischkenntnisse bringst du mit