Responsable de Gestión de Producto Técnico — Plataforma de Machine Learning

• Más de 7 años de experiencia en Product Management en un entorno impulsado por la tecnología, con al menos 4 años centrados profundamente en la construcción, escalado y gestión de capacidades de plataforma de Machine Learning o infraestructura de datos.
• Escala B2C de alto volumen: Trayectoria demostrada en el lanzamiento de productos de ML en entornos de alta concurrencia y baja latencia, tales como FinTech, procesadores de pagos o plataformas tecnológicas de consumo a gran escala.
• Liderazgo estratégico y de cartera: Experiencia demostrada liderando iniciativas multi-squad, dando forma a la estrategia de la plataforma a través de tríadas de ingeniería cross-functional y realizando presentaciones ante ejecutivos de nivel C y organismos reguladores.
• Profundo conocimiento de ML y MLOps: Comprensión práctica de las metodologías de ML predictivo, incluyendo clasificación, regresión, clustering, detección de anomalías y ranking. Esto debe ir acompañado de un dominio arquitectónico de los pipelines de MLOps modernos, como flujos de eventos de Kafka, feature stores, bases de datos vectoriales y reentrenamiento automatizado.
• Rigor analítico y de evaluación: Gran competencia en la definición de métricas de rendimiento de modelos como precisión, recall, ROC-AUC y F1-score, con una clara capacidad para traducirlas en ROI de negocio, como la reducción de bloqueos de fraude por falsos positivos o el ahorro de costes en revisiones manuales.
• Latencia y compensaciones de sistema (trade-offs): Gran capacidad para evaluar las compensaciones técnicas entre la inferencia en tiempo real y el scoring por lotes (batch), la complejidad del cálculo de características y los SLAs de latencia, y la precisión del modelo frente a la explicabilidad.
• Gobernanza financiera y cumplimiento: Comprensión profunda de las restricciones regulatorias en torno a la toma de decisiones financieras automatizada, la transparencia de los modelos, la privacidad de los datos bajo el RGPD y las pistas de auditoría en entornos regulados.

• Visionario de plataformas: Capacidad para abstraer requisitos específicos del dominio en servicios de ML horizontales reutilizables consumidos por múltiples squads de ingeniería.
• Líder técnico decisivo: Capacidad para navegar en la ambigüedad, tomar decisiones de compensación técnica de alto riesgo y priorizar las inversiones en infraestructura fundamental junto con la entrega de funcionalidades.
• Estándar de calidad intransigente: Alto nivel de exigencia en cuanto a resiliencia del sistema, monitorización y mecanismos de seguridad (fail-safe), reconociendo que los motores bancarios centrales exigen una fiabilidad del 99,99%.

• Acelera tu crecimiento profesional liderando la infraestructura principal en uno de los bancos digitales líderes de Europa.
• Beneficios para empleados que incluyen un presupuesto competitivo para el desarrollo personal, presupuesto para teletrabajo, descuentos en fitness y bienestar, y subsidios para el transporte público.
• Una suscripción Premium a una cuenta bancaria N26 para ti, además de suscripciones para amigos y familiares.
• Un día adicional de vacaciones anuales por cada año de servicio.
• Alta autonomía para impulsar la agenda técnica de ML, trabajando con un equipo diverso e internacional de compañeros.
• Un paquete de relocalización con apoyo para la obtención de visado para quienes lo necesiten.

Sobre la oportunidad

Buscamos un Lead Technical Product Manager experimentado para nuestra Machine Learning Platform dentro del segmento Intelligent Operations Platforms. En este puesto, definirás la visión a largo plazo, la arquitectura de la plataforma y la estrategia de ejecución para la infraestructura central de Machine Learning en todo N26. Tu trabajo permitirá que los squads de todo el banco automaticen las evaluaciones de riesgo, prevengan el crimen financiero y escalen la eficiencia operativa.

Nuestro equipo de ML Platforms actúa como el sistema nervioso central para la toma de decisiones en tiempo real basada en datos. Construimos y escalamos capacidades de ML horizontales que permiten a funciones críticas, incluyendo Financial Crime, Credit Risk y Core Operations, ejecutar con absoluta precisión a escala. Como Lead Product Manager, impulsarás la estrategia multi-squad, transformando modelos predictivos complejos en sistemas de puntuación (scoring) resilientes, conformes a la normativa y de respuesta inferior al segundo.

• Impulsar la visión de la Core ML Platform: Definir y ejecutar la hoja de ruta plurianual para la plataforma central de Machine Learning, asegurando la alineación con la arquitectura de ingeniería más amplia y los objetivos de negocio ejecutivos.
• Liderar carteras de ML de alto volumen: Supervisar capacidades complejas de ML predictivo que dan soporte a sistemas bancarios de alto rendimiento, centrándose en la monitorización de transacciones en tiempo real, la puntuación automatizada de riesgo crediticio y la toma de decisiones en flujos de trabajo operativos.
• Escalar la infraestructura de MLOps empresarial: Ser responsable de las herramientas y estándares de la plataforma en todo el ciclo de vida de ML. Impulsar decisiones estratégicas en torno a feature stores, pipelines de extracción de características en tiempo real, registros de modelos, activadores de reentrenamiento automatizado y CI/CD para ML.
• Establecer la evaluación y gobernanza de modelos: Definir marcos robustos de evaluación de modelos offline y online, mecanismos de despliegue en la sombra (shadow deployment) como las pruebas champion/challenger, y monitorización en tiempo real para la deriva del modelo (model drift), la latencia de inferencia y la degradación de la calidad de los datos.
• Servir de puente entre el liderazgo técnico y el cumplimiento normativo: Colaborar estrechamente con Principal Data Scientists, ML Engineers, y las partes interesadas de Seguridad y Legal para garantizar que los modelos cumplan con los estrictos estándares europeos de gobernanza bancaria, explicabilidad y auditabilidad.
• Elevar y mentorizar la función de PM: Actuar como líder funcional dentro de la organización de producto. Establecer mejores prácticas, estándares de PRD y esquemas de integración de ML de autoservicio, mientras mentorizas a los Product Managers del equipo.