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Product Manager (m/w/d) – AI & Digital Healthcare
GAIAfamily
Source: Headcount Labs · original listing ↗
Job data: Headcount Labs, ODbL 1.0. Job descriptions belong to their employers.
Source date: 10/30/2026
About this role
Product Manager (m/w/d) – AI & Digital Healthcare Standort : an unserem modernen Bürostandort in Hamburg, anteilig remote möglich Arbeitszeit : Vollzeit | Flexible Arbeitszeiten Über uns Die GAIA AG zählt zu den weltweit führenden Unternehmen im Bereich Digital Health. Wir arbeiten erfolgreich mit namhaften Industrieunternehmen, Krankenkassen, Ärzteorganisationen sowie führenden Universitäten in Europa, den USA und Asien zusammen und vereinen wissenschaftliche, technologische und therapeutische Kompetenz unter einem Dach. Mit Therapiesoftware wie deprexis® setzen wir den weltweiten Standard für Innovation und Evidenz. Die Rolle Unsere digitale Plattform verbessert die besondere Versorgung für Tausende Patient:innen und ihre Ärzt:innen, Therapeut:innen und Praxen – durch schnellere, verlässlichere Abläufe und den gezielten Einsatz von KI. Als Product Manager gestaltest du die Weiterentwicklung unserer Plattform aktiv mit, identifizierst sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für KI und arbeitest eng mit unserem kleinen Team an praxisnahen, wirkungsvollen Lösungen. Dabei steht eines im Mittelpunkt: die nachhaltige Verbesserung der Versorgung statt der Optimierung von Conversion Rates. Deine Aufgaben Du entwickelst unsere digitale Versorgungsplattform eigenständig weiter – vom Nutzerproblem übervon der Anforderung über die Priorisierung bis zur ausgelieferten Funktion. Du analysierst Versorgungsprozesse, deckst Ineffizienzen datenbasiert auf und steuerst über KPIs wie Durchlaufzeiten, Abschlussquoten und Automatisierungsgrad. Du bewertest mit dem Engineering-Team, wo AI echten Mehrwert schafft, und achtest auf Lösungen, die im regulierten Digital-Health-Umfeld funktionieren. Du arbeitest direkt mit medizinischen Fachexpert:innen, Regulatory Affairs, Operations und Engineering zusammen. Du entwickelst LLM-basierte Features für die Versorgungsplattform – von der Integration von LLM-APIs über Prompt-Design bis zur systematischen Evaluation (Evals) der Ergebnisqualität. Dein Profil Du kommst aus dem Produktmanagement und baust inzwischen mit AI-Tools selbst Prototypen und Features? Oder du kommst aus der Entwicklung und triffst längst Produktentscheidungen? Beides passt. Was du mitbringst: Abgeschlossenes Studium, z. B. in Ingenieurwesen, Informatik, Naturwissenschaften, Wirtschaft oder einem vergleichbaren Fach, alternativ gleichwertige Praxiserfahrung. Erfahrung im Produktmanagement, in der Produktentwicklung oder im Engineering. Entscheidend ist für uns nicht die Zahl der Berufsjahre, sondern dass du Produkte oder Features verantwortet hast, die echte Nutzer:innen verwenden – im Job, in eigenen Projekten oder in beidem. Technisches Verständnis: Du baust mit AI-Tools selbst Prototypen und Features und verstehst Datenbanken, APIs und Web-Grundlagen gut genug, um mit Engineers auf Augenhöhe zu entscheiden – plus eine zweite Domäne, in der du Urteilskraft hast: Engineering, UX, Daten, Security, Medizintechnik, Psychologie oder Design. Die zweite Domäne ist kein Nice-to-have – sie zeigt uns, dass du Wissen integrieren kannst. Praktische Erfahrung in der LLM-/AI-Produktentwicklung: Du hast bereits mit LLM-APIs gearbeitet, Prompts entworfen und AI-Features in echte Produkte gebracht – und hast ein realistisches Verständnis der Stärken und Grenzen dieser Modelle. Produktgespür: Du hast Produktentscheidungen getroffen und mit echten Nutzer:innen überprüft, etwa durch Interviews, Prototypentests oder Nutzungsdaten. Du kannst erklären, warum ein Feature so aussieht, wie es aussieht, und was du dafür bewusst weggelassen hast. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse Wie du denkst und arbeitest: Nutzerzentriert : Du willst verstehen, wie Ärzt:innen, Therapeut:innen und Patient:innen arbeiten, bevor du dich auf eine Lösung festlegst. Fertig ist ein Feature für dich, wenn es genutzt wird, nicht wenn es deployed ist. Empirisch : Du arbeitest hypothesengeleitet und änderst deine Position, wenn Daten oder Nutzerfeedback deiner Annahme widersprechen. Du argumentierst mit Evidenz, nicht mit Seniorität oder Gewohnheit. Strukturiert : Du zerlegst unklare Probleme in lösbare Teile – und denkst sie vom Nutzerbedürfnis wie vom System her. Unser Angebot: Messbare Wirkung : Du arbeitest an effektiven Versorgungsstrukturen – deine Arbeit verändert, wie Patient:innen versorgt werden und wie Leistungserbringer mit ihnen zusammenarbeiten, und du siehst das in den Kennzahlen. Direkt am Produkt : Du entscheidest mit, was gebaut wird: mit direktem Zugang zu Nutzer:innen und Daten, von der Problemdefinition bis zur Messung im Betrieb. AI-first-Arbeitsumfeld : Agents, Coding-Assistenten und LLMs sind fester Teil unseres Alltags, vom ersten Prototyp bis zum Release. Kleines Team, hohe Schlagkraft : Wenige, die ihr Fach beherrschen, treiben die Entwicklung – jede:r mit eigener Stärke und vollem Kontext. Ideen werden im fachlichen Sparring geschärft und dann gebaut. Anspruchsvolles Umfeld : Zusammenarbeit mit Ärzt:innen, Marktexpert:innen und Engineers – Kolleg:innen, die Expert:innen auf ihrem Gebiet sind, in deutscher und englischer Sprache. Kurze Entscheidungswege : Entscheidungen fallen im Gespräch, nicht im Gremium. Wir erwarten, dass du deine Meinung sagst, auch wenn sie unbequem ist. Gute Argumente zählen mehr als Titel. Flexibles Arbeiten : Direkt in unserem modernen Büro am Wasser mit Remote-Möglichkeiten. Solide Rahmenbedingungen : Unbefristeter Arbeitsvertrag, 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersvorsorge, EGYM Wellpass, Bikeleasing und bis zu 25 Tage Workation innerhalb der EU. Deine Bewerbung Zeig uns, was du gebaut oder verantwortet hast: Wir freuen uns über Links zu Produkten, Prototypen, Case Studies oder Repositories in deiner Bewerbung – das zählt für uns mehr als jedes Anschreiben. Erzähl uns zu einem davon in wenigen Sätzen: Welches Problem löst es, für wen, und welche Entscheidung hast du dabei bewusst getroffen? Du erfüllst nicht jeden Punkt, bist aber überzeugt, dass du außergewöhnlich gut passt? Dann sag uns, warum – wir wollen es hören.