Product Manager @ MLCube

ML cube è nata nel 2021 come spin-off del Politecnico di Milano e cerca la persona che porterà la ML3 Platform sul mercato enterprise. È un ruolo business-first: riporti al CEO, lavori con un team tecnico senior e rispondi di adozione e ricavi. Se hai già costruito un prodotto da zero e vuoi farlo di nuovo, continua a leggere. 🌍 Il contesto ML cube si occupa di AI quality e AI governance. Lavora con aziende di settori regolamentati (banking, finance, healthcare, manufacturing) che devono portare in produzione sistemi di AI affidabili, monitorati e conformi. Il team conta circa 30 persone, con una forte componente di ricerca e ingegneria, e fa parte di un piccolo gruppo di aziende specializzate che fa capo a Kayrhos S.r.l., società di consulenza direzionale con oltre 80 persone. La ML3 Platform è il prodotto principale: un layer di monitoring, valutazione e governance che si integra con le piattaforme enterprise che i clienti usano già, invece di sostituirle. La tecnologia è solida. Adesso bisogna consolidare il prodotto e costruire un go-to-market strutturato. ⚡ Cosa farai Sarai l’owner della piattaforma dal punto di vista di mercato: chi la compra, perché, a quale prezzo e attraverso quali canali. ML cube si aspetta che tu ragioni come il founder del prodotto e che porti decisioni, oltre al backlog. Per chiarezza, non è un ruolo da Technical PM che scrive specifiche di dettaglio (il team tecnico lo fa già bene), né da Project Manager che coordina la delivery dei progetti cliente. E non è nemmeno un ruolo solo commerciale. Nel concreto: Strategia e posizionamento: definirai segmenti target, buyer persona (CTO, CDO, Chief Risk Officer, compliance) e use case prioritari. Seguirai l’evoluzione normativa, dall’AI Act ai framework di model risk management, per capire dove può dare un vantaggio al prodotto. Go-to-market e pricing: costruirai il piano di lancio (ICP, messaggi, canali, partnership) e proverai sul campo diversi modelli di packaging e pricing: licenza, SaaS, moduli, piloti a pagamento. Preparerai anche il materiale di prodotto, dal pitch alle demo, fino a one-pager e case study. Clienti e vendita: parlerai ogni settimana con clienti e prospect, tra interviste, workshop e piloti. Affiancherai il CEO nelle trattative più importanti come esperto di prodotto e aiuterai chi vende a farlo meglio. Dai progetti di consulenza in corso ricaverai validazioni e componenti di prodotto riutilizzabili. Ponte con il team tecnico: trasformerai quello che senti dal mercato in problemi chiari e priorità condivise, lasciando al team il come. Deciderai i trade-off su scope e tempi, compreso cosa non fare, e li comunicherai senza ambiguità. Il primo anno: entro 3 mesi conoscerai a fondo piattaforma, partner e clienti, avrai fatto tra 15 e 20 interviste e proporrai ICP e posizionamento. Entro 6 mesi avrai una roadmap condivisa con il team tecnico, un kit di vendita completo e 2 o 3 piloti con criteri di successo chiari. Entro 12 mesi arriveranno i primi contratti di prodotto (non progetti) e un go-to-market ripetibile che non dipende solo dal CEO. 🛠 Chi stiamo cercando Esperienza GTM: hai lavorato in product management, product marketing, business development o strategy in aziende B2B software o tech, e hai seguito in prima persona lancio, posizionamento, pricing e supporto alla vendita di un prodotto per clienti enterprise. Mentalità imprenditoriale: hai già costruito qualcosa da zero (una startup, una nuova business line, un prodotto lanciato internamente) e lavori bene anche con ambiguità e risorse limitate. AI fluency: sai come si costruisce, valida e monitora un modello, e conosci drift, bias, explainability, LLM e agenti abbastanza da discuterne alla pari con data scientist e ML engineer. Non dovrai scrivere codice. Buyer enterprise: conosci i cicli di vendita complessi, meglio se in settori regolamentati. Comunicazione: scrivi e parli bene in italiano e in inglese, anche davanti a un C-level.

Formazione:
laurea in ingegneria, economia, informatica o discipline affini. Un MBA o un percorso misto tech/business è un plus. Nice to have:
• Esperienza su prodotti di MLOps, AI observability, data platform o AI governance.
• Conoscenza dell’EU AI Act, delle linee guida EBA o di framework di model risk management.
• Una rete di contatti nel banking, insurance, healthcare o manufacturing in Italia.
• Esperienza con partnership e canali indiretti, come system integrator e marketplace dei cloud provider. 🎁 Cosa offre il Cliente Retribuzione: RAL 50.000-60.000 € per profili mid/senior e 35.000-45.000 € per profili junior/mid. Si aggiungono una parte variabile (MBO) legata ai risultati di prodotto e un piano di stock options. Ownership: un prodotto AI da guidare in una fase decisiva, con riporto diretto al CEO. Team e ricerca: un team tecnico di alto livello e attività di R&D in collaborazione con il Politecnico di Milano e altri organismi di ricerca. Clienti: aziende enterprise in settori dove un’AI affidabile è un requisito, non un’opzione. Modalità: lavoro ibrido con 2 o 3 giorni a settimana in ufficio, sede a Milano.