Senior product manager

Il ruolo DolceBot è una piattaforma SaaS proptech che automatizza la gestione degli affitti brevi, dalla comunicazione con gli ospiti agli adempimenti burocratici, dalla gestione dei canali OTA alla fatturazione. Siamo alla ricerca di un Product Manager che ci aiuti a far crescere il prodotto in una fase di forte espansione. Lavorerai a stretto contatto con il Product Lead e il team di sviluppo, seguendo i progetti lungo tutto il ciclo di vita: dalla comprensione delle esigenze di business alla definizione della soluzione, fino al rilascio e alla verifica dell'impatto. Contribuirai inoltre a individuare nuove opportunità per il prodotto, partendo dai bisogni dei clienti, dai dati e dagli obiettivi di business. Lavoriamo in modo AI-native. Spec, ticket, mockup, codice e documentazione li scrive in gran parte l'AI. Alle persone resta il lavoro che l'AI non sa fare da sola: decidere cosa costruire, dire com'è fatto il risultato giusto, e accorgersi quando quello che è uscito non lo è. Questo ruolo è esattamente quel lavoro. Cosa farai
• Tenere il contesto del prodotto. Sai nel dettaglio cosa stiamo costruendo e perché, e lo scrivi dove l'AI e il team possono leggerlo: documenti di prodotto, regole del dominio, decisioni prese e motivi. È quel contesto che permette ad agenti e ingegneri di non sbagliare
• Trasformare richieste grezze in decisioni. Le richieste arrivano da commerciale, operations e clienti. Con l'AI analizzi conversazioni, ticket di supporto e dati per capire il bisogno vero. Poi decidi tu: cosa si costruisce, cosa no, cosa succede nei casi limite
• Far produrre all'AI spec, mockup e ticket, e rispondere tu di quello che esce. Non parti da una pagina bianca: la prima versione la genera l'AI a partire dal tuo contesto. Tu la rivedi, tagli, correggi e la firmi. Una spec sbagliata scritta dall'AI è una spec sbagliata scritta da te
• Definire "fatto" in modo che si possa verificare. Criteri di accettazione controllabili, esempi concreti di input e risultato atteso, casi di test. Per le funzioni in cui è l'AI a rispondere agli ospiti, anche conversazioni d'esempio e criteri per giudicare se una risposta è buona. È questo che permette a ingegneri e agenti di lavorare senza dover tornare da te
• Prototipare invece di spiegare. Un prototipo cliccabile fatto in un pomeriggio con Claude Code, v0 o Lovable chiarisce più di dieci messaggi. Lo usi per validare l'idea con clienti e operations prima che entri in sviluppo
• Interrogare i dati da solo. La query te la può scrivere l'AI; sapere se il numero ha senso è compito tuo. Prima del lavoro capisci se una cosa serve, dopo il rilascio verifichi se ha funzionato
• Parlare con clienti e operations. L'AI ti aiuta a preparare le call e ad analizzarle dopo, ma la call la fai tu. È lì che capisci come il prodotto viene usato davvero
• Provare quello che esce prima dei clienti. Verifichi ogni rilascio contro i criteri che hai scritto tu. Dove si può, il controllo lo fa l'AI e tu guardi i casi che contano
• Migliorare il modo in cui lavoriamo con l'AI. Quando l'AI sbaglia sempre nello stesso modo, non correggi solo l'output: sistemi il contesto, il template o le istruzioni, così la volta dopo non succede Must have
• 3-5 anni come Product Manager (o Product Owner con responsabilità reale di prodotto), meglio se in più di un'azienda — vogliamo qualcuno che abbia visto più di un modo di lavorare
• L'AI è il modo in cui lavori, non un aiuto occasionale — Claude, Claude Code, ChatGPT, v0, Lovable o simili, ogni giorno, per tutto il lavoro: ricerca, spec, mockup, analisi dati. Hai un metodo: come dai contesto all'AI, come verifichi quello che produce, dove non ti fidi. Non "ho provato ChatGPT": ce lo fai vedere
• Spec generate con l'AI, riviste da te, costruite da altri — porti esempi concreti: cosa ha prodotto l'AI, cosa hai corretto e perché, cosa hai tagliato
• Ti accorgi quando l'AI sbaglia — su un dominio che conosci, sai distinguere una risposta plausibile da una giusta, e lo dimostri con un caso reale
• Prototipi in autonomia — non hai bisogno di un designer né di un ingegnere per far vedere come funzionerebbe una schermata
• Lavoro diretto con gli ingegneri — sai stare in una conversazione tecnica, capire un trade-off, dire "allora facciamo così" senza un intermediario
• Capacità di leggere i dati — SQL di base, oppure autonomia piena su uno strumento di BI o su un foglio di calcolo, anche facendoti aiutare dall'AI. Sai rispondere da solo a "quanti clienti lo usano?" e sai dire se la risposta è plausibile
• Comprensione del business — capisci come l'azienda fa i soldi e sai collegare una feature a un numero
• Italiano e inglese — clienti e team operations sono italiani, la documentazione tecnica è inglese Nice to haveProptech, real estate, hospitality o OTA (Booking, Airbnb, channel manager)
· SaaS B2B
· Metabase / Looker / BigQuery
· Interviste utente e discovery strutturata
· Background in design o in engineering
· Esperienza con integrazioni verso sistemi di terzi
· Esperienza nel valutare la qualità di un prodotto basato su AI (casi di test, criteri di valutazione, revisione di conversazioni) Chi NON cerchiamo
• Chi vuole l'ownership della roadmap. La responsabilità della roadmap resta al Product Lead. Se il tuo obiettivo è possedere la strategia di prodotto, questo ruolo ti starà stretto
• Il project manager travestito da PM. Non cerchiamo qualcuno che aggiorni Jira e riporti lo stato: cerchiamo qualcuno che decida cosa si costruisce esattamente
• Il passacarte dell'AI. Chi prende quello che ha generato l'AI e lo inoltra senza averlo letto e capito. Generare una spec è facile; rispondere di quello che c'è scritto è il lavoro
• Chi scrive tutto a mano per principio. Passare una giornata su ticket che l'AI scriverebbe in dieci minuti toglie tempo al lavoro che conta davvero
• Chi ha bisogno di un designer per un mockup
• Chi usa l'AI per riscrivere le email. L'AI qui è lo strumento con cui produci il lavoro, non un accessorio
• Chi non ha mai parlato con un cliente
• Chi non ha mai scritto codice, e ne è a disagio. Non scriverai codice di produzione, ma ti farai costruire prototipi dall'AI e devi saper stare in mezzo a chi il codice lo scrive Il profilo umano (principi DolceBot)
• Ownership, non esecuzione — il lavoro che definisci è tuo, anche quando va male. Anche quando la prima versione l'ha scritta l'AI
• Proattivi, non reattivi — se pensi che stiamo costruendo la cosa sbagliata, lo dici e spieghi perché
• Dissentire e poi remare insieme — il disaccordo è benvenuto; presa la decisione, tutti nella stessa direzione
• La flessibilità è un valore — oggi una spec, domani un'analisi dati, dopodomani una call con un cliente
• L'AI cambia tutto — l'AI è strumento fondamentale, non novità
• La produzione è lo standard — conta quello che i clienti usano ogni giorno
• Team piccolo, contesto completo — nessun silos, alto contesto, impatto sproporzionato
• Qualità, non quantità — meglio una feature definita bene che tre definite a metà Processo di selezione (3 round + proposta)
• Primo contatto — 45m con Frank (Product Lead): chi sei, come lavori, come usi l'AI. Se c'è fit, ti mandiamo un take-home. Usa l'AI quanto vuoi: insieme al risultato mandaci anche le conversazioni con l'AI, ci interessa vedere come ci sei arrivato
• Take-home e sessione dal vivo — 1h con Filippo (CTO) e Frank. Ci presenti il take-home e discutiamo le scelte che hai fatto e quello che hai tagliato. Poi ti diamo una richiesta reale e la porti avanti con l'AI davanti a noi, a schermo condiviso
• Colloquio finale — 1h con Claudio (CEO), engineering e Leo: fit culturale e di business
• Proposta — se c'è fit reciproco, offerta chiara e onesta Compensazione: 40-55k in base all'esperienza, contratto a tempo indeterminato