Product Manager - Lead Generation & AI Automation

Own the lead generation and data enrichment capabilities that help our Sales and GTM AI teams identify the right F&B businesses and deliver personalised AI engagement and support across Southeast Asia.

Your primary focus is turning fragmented business data into accurate, enriched, and actionable lead profiles. You will go beyond contact information to develop an understanding of each lead’s business, needs, and context—giving our AI the knowledge to hold relevant conversations, answer questions, recommend suitable solutions, and support leads throughout their buying journey.

This role combines product ownership, data judgment, and commercial problem-solving. You will define the roadmap, prioritise opportunities, set requirements, and partner with Engineering to deliver solutions. You should be comfortable exploring data and prototyping ideas in Python; Engineering owns production implementation and infrastructure.

Success means reliable lead data, deeper understanding of prospect needs, more useful AI interactions, and measurable improvements in qualified pipeline and conversion.

Own the roadmap for sourcing, collecting, cleaning, enriching, and prioritising F&B lead data across Southeast Asian markets.

Identify the business information and signals that help Sales and AI understand each lead’s needs, assess fit, and provide relevant engagement and support.

Define how business records are matched, deduplicated, and reconciled across external sources, HubSpot, and our internal sales CRM.

Set data quality standards covering accuracy, completeness, coverage, freshness, and source traceability.

Partner with Engineering to build and improve data pipelines, with clear requirements, acceptance criteria, and monitoring.

Work with Legal and Compliance to ensure data sourcing and use meet applicable data protection requirements and platform terms.

Partner with Sales and GTM AI teams to define how lead profiles, business insights, and conversation history inform AI engagement and support.

Translate lead needs into requirements for AI experiences, including relevant questions, useful answers, suitable recommendations, and timely follow-ups.

Define how information learned through conversations updates lead profiles and improves subsequent interactions.

Establish requirements for how AI uses lead context alongside approved product and business knowledge, including when to ask for clarification or hand over to Sales.

Support localisation across Southeast Asian markets, including language, tone, channel preferences, and business context.

Identify and prioritise AI automation opportunities that improve the lead experience and help commercial teams work more effectively.

Lead initiatives from problem definition and discovery through delivery, adoption, and continuous improvement.

Align Sales, GTM AI, Engineering, Marketing, and Product on priorities, responsibilities, and trade-offs.

Define and track measures of success across data quality, AI interaction quality, lead qualification, qualified pipeline, and conversion.

Run experiments and review conversation outcomes to identify gaps in data, knowledge, and experience.

Use evidence to decide what to improve, scale, or stop.

3+ years of experience in product management, growth, data, or Revenue Operations, ideally in B2B SaaS or a business serving SMEs.

A track record of owning initiatives end to end that delivered measurable commercial results, such as stronger qualified pipeline, higher conversion, revenue growth, or improved operating efficiency.

Experience with messy business data, including data sourcing, enrichment, entity resolution, record matching, and deduplication.

Strong product judgment: you can translate business needs into a clear roadmap, practical requirements, and measurable outcomes.

Working knowledge of Python: you can explore data, prototype an approach, and read and discuss data pipeline code with engineers.

Experience with CRM and marketing automation platforms such as HubSpot, including lead lifecycle management, funnel measurement, and attribution.

Experience designing experiments, interpreting results, and turning findings into action.

The ability to work independently and align stakeholders across technical and commercial teams.

An understanding of Southeast Asian SME markets.

Fluency in English and Mandarin.

Experience with AI chatbots, conversational AI, or LLM-based automation in a commercial setting.

Experience connecting business data and knowledge sources to AI workflows.

Familiarity with chatbot evaluation, conversation quality measurement, or human handoff design.

Experience with WhatsApp Business API or other conversational engagement channels.

Experience in F&B, retail, POS, or SME-focused SaaS.

SQL skills; familiarity with TypeScript or Go.

Bahasa Melayu and/or Bahasa Indonesia.