[Hiring] Founding Product Manager @Protege

By Team Sarkari Aadmi

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कंपनी ओवरव्यू:

हम एआई में सबसे बड़ी अधूरी जरूरत को हल करने के लिए प्रोटेज का निर्माण कर रहे हैं – सही प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच प्राप्त करना। आज यह प्रक्रिया बहुत समय लेने वाली, अविश्वसनीय रूप से महंगी है और अक्सर विफलता में समाप्त होती है। प्रोटीज प्लेटफॉर्म एआई प्रशिक्षण डेटा के सुरक्षित, कुशल और गोपनीयता-केंद्रित आदान-प्रदान की सुविधा प्रदान करता है।

एआई की डेटा समस्या को हल करना एक पीढ़ीगत अवसर है। हम विश्व स्तरीय निवेशकों द्वारा समर्थित हैं और एआई में कुछ सबसे महत्वाकांक्षी टीमों के साथ पहले से ही साझेदारी कर रहे हैं। जो कंपनी सफल होगी वह एआई और तकनीक में सबसे बड़ी कंपनियों में से एक होगी।

हम बिल्डरों की एक दुबली, तेजी से आगे बढ़ने वाली, उच्च-भरोसेमंद टीम हैं जो वेग और प्रभाव से ग्रस्त हैं। हमारी संस्कृति उन लोगों के लिए बनाई गई है जो अस्पष्टता, स्वयं के परिणामों पर पनपते हैं और डेटा और एआई के भविष्य को आकार देना चाहते हैं।

अवसर

हम प्रोटीज के मीडिया व्यवसाय में उत्पाद विकास के लिए एक संस्थापक उत्पाद प्रबंधक की तलाश कर रहे हैं। आज मुट्ठी भर मीडिया ग्राहकों (कुछ सबसे बड़े फाउंडेशन मॉडल सहित) और एक पूर्ण पाइपलाइन के साथ, हम किसी ऐसे व्यक्ति की तलाश कर रहे हैं जो हमारे उत्पाद प्रमुख से बागडोर संभाले और हमारे मीडिया कार्यक्षेत्र की सेवा करने वाले उत्पाद सूट को परिपक्व करे। उत्पाद के अवसर डेटा अंतर्ग्रहण और वितरण प्रणालियों तक फैले हुए हैं – एआई प्रशिक्षण के लिए हम अपने मीडिया डेटा कैटलॉग को कैसे मापते हैं इसकी रीढ़ – साथ ही यूआई और संभवतः डेटा उत्पादों का विकास भी। अवसर ढूंढना, उन्हें प्राथमिकता देने के लिए हितधारकों के साथ काम करना, इंजीनियरिंग के साथ समाधान डिजाइन करना और उनके निर्माण और रोलआउट की निगरानी करना आप पर निर्भर करेगा।

सबसे पहले, आप यह सुनिश्चित करने के लिए इंजीनियरिंग, उत्पाद और साझेदारी को पाटेंगे कि प्रोटीन के अंतर्ग्रहण, सामान्यीकरण और मेटाडेटा संवर्धन पाइपलाइनों के माध्यम से लाखों घंटे की सामग्री निर्बाध रूप से प्रवाहित हो। आप एक उत्पाद रोडमैप बनाने के लिए क्रॉस-फ़ंक्शनल रूप से काम करेंगे जो मीडिया व्यवसाय को बड़े पैमाने पर मदद करेगा और उन अवसरों को हमारी इंजीनियरिंग टीम के लिए स्पष्ट आवश्यकताओं में बदल देगा, उन समाधानों के लिए विकास, क्यूए और लॉन्च चक्र का प्रबंधन करेगा।

आप क्या करेंगे

  • डेटा अंतर्ग्रहण/प्रसंस्करण और सामग्री दृश्यता/खोज योग्यता में परियोजनाओं से शुरू करते हुए, प्रोटीन के मीडिया व्यवसाय के लिए रोडमैप को परिभाषित करें, प्राथमिकता दें और निष्पादित करें।

  • समस्याग्रस्त बिंदुओं को समझने और समाधानों को प्राथमिकता देने के लिए बाहरी साझेदारों और आंतरिक टीमों के साथ काम करें।

  • अमूर्त समस्याओं (उदाहरण के लिए, “साझेदार अंतर्ग्रहण बाधाएं”) को कार्रवाई योग्य, मापने योग्य इंजीनियरिंग कार्य में अनुवाद करें।

  • समझें कि एआई डेवलपर्स मीडिया एम्बेडिंग और मेटाडेटा डाउनस्ट्रीम का उपयोग कैसे करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा गुणवत्ता उपयोग के मामले की जरूरतों के अनुरूप हो।

  • एक संस्थापक टीम सदस्य के रूप में: उत्पाद संस्कृति, नियुक्ति और प्रक्रिया परिभाषा में योगदान करें।

जो आप हैं

  • उत्पाद प्रबंधन में 4-7 वर्षों का अनुभव, डेटा-प्रोसेसिंग समाधानों को पीएम-इंग करने (अंतर्ग्रहण, सफाई, परिवर्तन, ट्रांसकोडिंग, वितरण, आदि) के कम से कम 1-2 वर्षों के अनुभव के साथ।

  • प्रारंभिक चरण के स्टार्टअप में उत्पाद प्रबंधन का अनुभव।

  • जटिल, मल्टी-सिस्टम उत्पादों को शिप करने के लिए इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के साथ मिलकर काम करने की सिद्ध क्षमता।

  • उत्कृष्ट संचार और क्रॉस-फ़ंक्शनल नेतृत्व कौशल – साझा लक्ष्यों के आसपास व्यापार और तकनीकी टीमों को संरेखित करने में सक्षम।

  • संरचित विचारक जो अस्पष्टता में पनपता है और अंत-से-अंत तक परिणामों को समझने में सहज है।

  • शुरुआती चरण की बाधाओं के साथ सहज: सीमित संसाधन, बदलती प्राथमिकताएं, कई टोपी पहनना।

  • मीडिया डेटा से परिचित – फ़ाइल प्रारूप, मेटाडेटा, सामान्य वितरण और भंडारण तंत्र – या जल्दी से विशेषज्ञ बनने की इच्छा और क्षमता।

यदि आपके पास ये अनुभव हैं तो बोनस:

  • मीडिया सामग्री प्रबंधन, ट्रांसकोडिंग, या मशीन लर्निंग पाइपलाइन के साथ अनुभव।

  • AWS S3, FFMPEG, ट्वेल्वलैब्स या इसी तरह के वीडियो AI प्लेटफॉर्म जैसे टूल से परिचित होना।

  • पुनर्प्राप्ति, खोज, या एम्बेडिंग-आधारित अनुप्रयोगों का एक्सपोज़र।

प्रोटेज में उत्पाद क्यों?

  • उत्पाद बनाएं और संपूर्ण एआई बाजार को समर्थन देने के लिए किसी कंपनी की उत्पाद टीम को विकसित करने में मदद करें।

  • एआई पारिस्थितिकी तंत्र में असाधारण इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और भागीदारों के साथ सहयोग करें।

  • एआई-तैयार डेटा को सुलभ बनाने से संबंधित जटिल तकनीकी चुनौतियों का समाधान करें जो सीधे एआई के भविष्य को प्रभावित करते हैं।

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