About the Role: GSK’s Enterprise AI team, a highly skilled applied AI group, translates the promise of AI into measurable impact across every major group at GSK — R&D, Medical, Commercial, Supply Chain, HR, Legal, Finance, and beyond. Bionic pods — AI product managers, forward deployed engineers, full-stack engineers, data engineers, and AI agents and workers — embed directly with scientific and business teams to build AI products that change outcomes. We are hiring a Staff, AI Product Manager to own Emerging Tech and AI Tooling, the front edge of GSK’s AI platform estate. You will run structured evaluation of new AI tools and platforms, decide what graduates into a standing tower and what gets retired, and own the AI developer tooling GSK engineers use every day. It suits someone who can hold an evaluation to a decision date and retire tools the organisation is attached to. You will lead a small engineering squad and set direction a far larger estate inherits. Why This Role Exists: Every week brings a new AI tool and a stakeholder who wants it. Without a disciplined front door, evaluations never close and nothing is ever retired. This role runs that front door, and owns the developer tooling estate so the tools engineers depend on daily have a named owner rather than a shared inbox. In this role you will be the person who: • Owns the evaluation portfolio for new AI tools and platforms across Enterprise AI. • Decides what graduates into a standing platform tower, what holds, and what gets retired. • Owns the AI developer tooling estate end to end. • Hands graduated platforms over with a working operating model. How This Differs from Traditional Product Management: This is not a traditional enterprise product role managing a source system’s roadmap, releases, and backlog. As an AI Product Manager in Enterprise AI, you: • Build new AI products from ambiguous, unsolved business problems. • Work with probabilistic systems, defining evaluations, acceptable error, and human oversight. • Help lead a bionic pod, deciding which work goes to engineers and which to AI agents and workers, and how they hand off. • Prototype hands on and are measured on business outcomes. Key Responsibilities: Evaluation & Graduation: • Run every evaluation to a decision. Set the hypothesis, the success bar, the comparison set, and the kill date up front. Keep a live view of what is in flight, on hold, or retired. • Quantify value rigorously. Build credible adoption and retirement cases that survive finance and architecture scrutiny — engineering hours saved, licence cost avoided, capability gained, duplication removed. • Tell new capability from repackaging so overlap with what GSK already runs is caught before it becomes duplicate spend. Strategic Prioritization & Portfolio Shaping: • Shape the emerging tech portfolio. Keep a living view of in-flight, queued, and retired evaluations with the rationale for each call, and feed it into the AI Platforms & Tools portfolio. • Make the graduate, retire, or hold call. Decide which tower receives a graduating platform, and hold the decision date when the organisation would rather extend it. • Protect the estate from sprawl. Say no, with evidence, to tools that look attractive but do not change what the organisation can actually do. Engineering Partnership & Enablement: • Lead the Emerging Tech and AI Tooling squad. Set direction for a small full-stack team across evaluation builds and the tooling estate, and stay close enough to review the work. • Own the graduation handover. Hand the receiving tower an operating model, support path, and entitlement design. • Own the AI developer tooling estate. Run access, entitlement, support, and adoption for the coding and desktop tools engineers depend on daily. • Stay hands on. Prototype alongside the team and form your own judgment on a tool by using it. Stakeholder Alignment & Communication: • Operate fluently with VP-level technology and business leaders. Run conversations that turn vendor enthusiasm into a testable hypothesis with a decision date. • Build sponsor coalitions that secure evaluation funding, pilot cohorts, and the air cover to retire tools people are attached to. • Communicate impact clearly in language that connects tooling investment to engineering throughput and enterprise outcomes. Measurement, Learning & Iteration: • Apply Enterprise AI’s value-realization framework to every evaluation and graduation and improve it with what you learn. • Run honest post-mortems on evaluations that failed, and feed lessons back into how the front door selects what to test. Required skills: • 16+ years of progressive experience spanning some combination of pharma/life sciences, AI/ML product strategy, and senior product management or strategy roles in technology-led organisations. • Demonstrated track record of identifying, scoping, prototyping, and shepherding high-value technology or AI initiatives from problem framing through funding into delivery. • Strong working knowledge of enterprise AI platforms and developer tooling — how they are licensed, entitled, supported, and adopted at scale — and of at least one part of the pharma value chain. • Solid technical fluency in modern AI/ML — LLMs, agentic systems, AI agents and workers, ML lifecycle, data and evaluation patterns — sufficient to leverage evidence from rapid prototyping to challenge engineers, scope realistically, and avoid hype-driven choices. • Experience leading a small engineering team while operating with a span of influence far wider than the headcount — leading through frameworks, evidence, and quality of thinking. • A product management or product-strategy heritage: discovery, opportunity sizing, roadmap shaping, prototyping, and stakeholder alignment — ideally on products whose core behaviour is AI rather than conventional software. Preferred skills: • Hands on with the AI platform ecosystem as a daily practitioner: fluent in how the landscape is categorised, where the category boundaries actually fall, and which capabilities are genuinely distinct from each other. • Able to evaluate from first principles and to design the evaluation itself: set the hypothesis, the success bar, the comparison set, and the decision date, and defend the method to engineers and vendors alike. • A proven record of retiring and consolidating technology, including at least one tool killed on evidence. #AGTech Skills Analisi dei dati, Analisi delle esigenze dell'utente, Analisi delle performance, Analisi statistica, Consegna di prodotti, Gestione del Cambiamento, Gestione del ciclo di vita dei prodotti (PLM), Gestione delle roadmap di prodotto, Gestione di modelli di machine learning, Gestione tecnica delle reti dati, Intelligenza artificiale (IA), Piattaforme AI, Piattaforme ML, Priorità alle funzioni, Progettazione di prodotti, Strategie di prodotto, Sviluppo di una roadmap, Valutazione del modello Perché GSK? Unire scienza, tecnologia e talento per essere un passo avanti rispetto alle malattie, insieme. GSK è una azienda biofarmaceutica globale con l'obiettivo di unire scienza, tecnologia e talento per essere un passo avanti rispetto alle malattie, insieme. Contiamo di poter incidere positivamente sulla salute di 2,5 miliardi di persone entro la fine del decennio, come un'azienda di successo e in crescita dove le persone possono prosperare. Affrontiamo le malattie prevenendole e trattandole, portando innovazione attraverso farmaci specialistici e vaccini. Ci concentriamo su quattro aree terapeutiche: respiratorio, immunologia e infiammazione; oncologia; HIV; e malattie infettive – per generare un impatto sulla salute su larga scala. Persone e pazienti in tutto il mondo contano sui farmaci e vaccini che produciamo, per questo ci impegniamo a creare un ambiente in cui il nostro personale possa realizzarsi e concentrarsi su ciò che conta di più. La nostra cultura è fatta da ambizione per i pazienti, responsabilità per l'impatto generato e impegno a fare la cosa giusta e rappresenta la base per costruire risultati a beneficio di pazienti, azionisti e delle nostre persone. Inclusione in GSK: Come datore di lavoro impegnato nell'Inclusione, ti invitiamo a contattarci se hai bisogno di richiedere specifici accorgimenti al nostro processo di reclutamento o altro tipo di assistenza per candidarti a un lavoro presso GSK Contatta il nostro team di reclutamento all'indirizzo [email protected] per discutere delle tue esigenze. Avviso importante per le aziende/agenzie che forniscono servizi di ricerca e selezione GSK non accetta segnalazioni da aziende/agenzie di ricerca e selezione in merito alle posizioni vacanti pubblicate su questo sito. Tutte le aziende/agenzie di ricerca e selezione sono tenute a contattare il dipartimento Acquisti/Risorse Umane di GSK per ottenere un'autorizzazione scritta preventiva prima di segnalare qualsiasi candidato a GSK. L'ottenimento di tale autorizzazione scritta e preventiva è una condizione propedeutica a qualsiasi accordo (verbale o scritto) tra l'azienda/agenzia di ricerca e selezione e GSK. In assenza di tale autorizzazione scritta, tutte le azioni intraprese dall'azienda/agenzia di ricerca e selezione saranno considerate eseguite senza il consenso o l'accordo contrattuale di GSK. GSK non sarà pertanto responsabile per eventuali commissioni derivanti da tali azioni o per eventuali commissioni derivanti da segnalazioni da parte di aziende/agenzie di ricerca e selezione in merito alle posizioni vacanti pubblicate su questo sito. Abbiamo appreso che i nomi di GlaxoSmithKline o GSK o delle nostre società del gruppo vengono utilizzati in relazione a falsi annunci di lavoro o tramite e-mail indesiderate che chiedono ai candidati di effettuare dei pagamenti per opportunità di reclutamento e colloqui. Si prega di notare che tali annunci ed e-mail non sono in alcun modo collegati al gruppo GlaxoSmithKline. GlaxoSmithKline non addebita alcuna commissione o costo per il processo di selezione. Si prega di non effettuare pagamenti a individui/entità in relazione alla selezione con qualsiasi società del gruppo GlaxoSmithKline (o GSK) in qualsiasi sede nel mondo. Anche se sostengono che il denaro sia rimborsabile. 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