Bewerbung als Senior Projektmanagerin Data & AI, Zürich
Ich leite AI-Projekte bei der Schweizerischen Post von der Idee bis zum Rollout, in einer eurer Zielbranchen. Die Zahlen dazu stehen unten. Und wie meine erste Woche in einem eurer Mandate aussähe, auch.
Euer Inserat sucht jemanden, der Data- & AI-Projekte von der Ideation bis zum Rollout steuert, mit Risiken und Abhängigkeiten im Griff. Ihr habt das Problem dahinter selber am schärfsten formuliert: Den Organisationen fehlt nicht die AI-Ambition, sondern die AI-Traction. Hier ist mein Setup nach Woche eins.
Durchgearbeitetes Beispiel, illustrative Zahlen
Ein Schweizer Konsumgüterhersteller, illustrativ gewählt aus euren Zielbranchen, will die Absatzplanung mit ML-Prognosen unterlegen. Das Mandat: von der Ideation bis zum Rollout.
Prognosefehler der Absatzplanung um 20 Prozent senken, gemessen ab Pilot.Zielwert illustrativ, in Woche 1 mit Sales und Produktion verabschiedet, nicht vom Data-Team allein.
Ideation und Scope: Planungsprozess verstehen, Datenlage prüfen, Anforderungen aus Sales in ein technisches Konzept übersetzen. Entscheid: PoC starten oder Datenbasis zuerst bereinigen.
PoC und Pilot auf zwei Produktlinien, gegen vorab fixierte Gütekriterien. Entscheid: ausrollen, nachschärfen oder sauber stoppen.
Rollout in den Planungsalltag: Schulung im Fachbereich, Übergabe an den Betrieb, Messung gegen die Zielzahl. Entscheid: Ausbau auf weitere Produktlinien.
Besitzt den Planungsprozess. Ohne seine Planungslogik prognostiziert das Modell an der Realität vorbei.
Leben mit jeder Fehlprognose. Sie definieren mit, was «gut genug» heisst.
Entscheidet an den Phasenschwellen, nach Kriterien, die er in Woche 1 selber verabschiedet hat.
Es ist Woche 6. Ein Risiko tritt ein. Welches?
Der Data Engineer misst den Schaden in Tagen, nicht Wochen. Ich hole den IT-Verantwortlichen des Kunden an den Tisch, bevor daraus ein Schuldthema wird.
Pilot-Scope auf die zwei sauberen Produktlinien verengen, Datenbereinigung als eigenes Arbeitspaket mit Besitzer auf Kundenseite.
Die Workshops mit Sales zur Planungslogik, unabhängig von der Datenlage.
Verdikt: Kein Stillstand. Der Rollout-Termin hält, der Pilot wird schmaler statt später.
Was ich nicht tue: den PoC im Data-Team reifen lassen, bis er perfekt ist. Zwischen Pilot und Flächenwirkung sterben die meisten dieser Projekte, und zwar leise. Ohne Sales und Produktion am Tisch entsteht keine Traction, nur eine Demo.
Diese Bewerbung habe ich mit Claude Code entworfen und gebaut. Recherche, Annahmen und Urteile sind meine.
Transport und Logistik: Heute leite ich bei der Schweizerischen Post AI-Projekte im Business Development, von der Opportunitätsbewertung über Build-or-Buy bis zum Launch. Zeit im Verkauf um 30 Prozent gesenkt, Feedbackschleifen für Angebote um 90 Prozent verkürzt.
Konsumgüter: Bei Ifolor habe ich das E-Commerce-Geschäft mit über CHF 100 Mio. Umsatz verantwortet, plus 9 Prozent Conversion über Research, A/B-Tests und Analytics. Davor Produktmarketing bei Domaco, Cruspi und Promena.
Bei Brixel war ich die Brücke zwischen Senior-Stakeholdern von UBS und Baloise und dem internen Produktteam. Bei der Post entscheidet das C-Level über klickbare Prototypen, die ich baue, statt über Folien. Agil geliefert wird seit Jahren, in Scrum-basierten Produktteams.
Agentic AI kenne ich nicht vom Hörensagen: Ich baue selber Agent-Automationen mit n8n und LLM-Tooling, täglich im Einsatz. Stakeholder-Gespräche, kommerzielle Abwägungen und Personalentscheide bleiben dabei bei mir.
Vier Jahre Projektmanagement mit Data- oder AI-Titel bringe ich nicht mit: Hands-on mit AI arbeite ich seit Ende 2024, den AI-Titel trage ich seit Januar 2026. Zertifikate wie IPMA, HERMES oder Azure stehen nicht in meinem CV. Dahinter stehen über zehn Jahre Projektleitung von der Idee bis zum Rollout, datengetrieben von der Hypothese bis zur Messung. Wenn es die vier Jahre im Titel braucht, bin ich nicht die Richtige.
AI-getriebene Geschäftsmodelle von der Opportunität bis zum Launch. Zeit im Verkauf minus 30 Prozent, Feedback auf Angebote minus 90 Prozent durch einen selbst gebauten Prüf-Avatar.
Erste smedium-Kunden, Websites geliefert, AI-Workflows automatisiert, Radreise in Togo und Benin.
E-Commerce-Strategie und P&L für ein Geschäft mit über CHF 100 Mio. Umsatz, Reporting an C-Level. Conversion plus 9 Prozent, Checkout-Rate plus 15 Prozent.
Partnerschaften mit UBS und Baloise verantwortet, Brücke zwischen Kunden-Stakeholdern und Produktteam.
Gesundheits-Venture mitaufgebaut: zwei Finanzierungsrunden, 10 Standorte, 23 Mitarbeitende, über 1000 Klienten-Matches im ersten Jahr.
Go-to-Market für mehrere interne Startups, von der Validierung bis zum Scale-up.
Markt-Piloten vom MVP bis zum Launch: Smide, XpertCheck, Lizzy. Experimente nach Design Thinking, Agenturen geführt.
Eigene Marken und Projekte von der Idee bis zum Marktstart, Budget- und Zahlenverantwortung von Anfang an.
Ich lebe in Zürich, ein paar Tramstationen von der Andreasstrasse entfernt. Wenn ich nicht arbeite, sitze ich auf dem Velo: Pedal Peak, meine Routenplattform, ist aus dieser Leidenschaft entstanden und läuft mit echten Nutzerinnen und Nutzern.
Verfügbar mit Kündigungsfrist. Schweizerin, Jahrgang 1988.