À propos
FREELANCE ONLY
🟢 Démarrage : ASAP
🟢 Durée : 3 mois renouvelable
🟢 Localisation : co work dans Paris
🟢 Contexte de la mission :
Au sein de l'équipe AI Platform d'un grand acteur international de la distribution , vous serez garant(e) des fondations technologiques qui permettent d'accélérer et d'industrialiser les cas d'usage de Machine Learning classique et d'IA Générative.
Le périmètre produit s'articule autour de deux piliers :
ML Foundations : industrialisation et templates de projets ML (Databricks ML Runtime), traçabilité et gestion du cycle de vie des modèles (MLflow), mise à disposition des ressources d'infrastructure spécialisées (GPUs).
GenAI Foundations : accès et serving de LLMs à l'échelle de l'entreprise (AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Databricks Foundation Models), point d'accès unifié et sécurisé via des AI Gateways, outils d'expérimentation rapide, gouvernance des services et APIs GenAI (sécurité, coûts, conformité, souveraineté des données).
Les utilisateurs principaux sont les Data Scientists, ML Engineers et développeurs, qui attendent des outils performants, stables, standardisés et un accès en self-service aux meilleurs modèles du marché.
🟢 Objectif :
Porter une approche produit à destination des équipes techniques internes afin de simplifier la mise en production des modèles ML, d'offrir un accès sécurisé, gouverné et scalable aux LLMs en maîtrisant les coûts, de faciliter l'expérimentation GenAI et d'optimiser l'allocation des ressources GPU.
Le poste
Écrire et porter la vision produit des fondations ML & GenAI, en s'appuyant sur l'état de l'art du marché et les besoins utilisateurs
Co-construire la roadmap, prioriser le Product Backlog et piloter le budget produit en binôme avec le leader technique
Être la voix des Data Scientists et développeurs : traduire leurs enjeux en fonctionnalités et leur donner du sens
Faciliter l'adoption des outils (démos, documentation, guidelines de gouvernance, formations, retours d'expérience)
Définir et piloter les KPIs de performance, stabilité, adoption et efficience des coûts des infrastructures IA
Travailler en synergie avec le Group Product Manager Data et les autres piliers de la plateforme pour garantir la cohérence globale
Profil recherché
🟢 Profil recherché :
Expérience confirmée en Product Management, idéalement sur un produit plateforme à destination d'utilisateurs techniques
Solide compréhension de l'écosystème IA/ML moderne : cycle de vie ML / MLOps, fine-tuning et prompting, architectures LLM, gestion des GPUs, API Gateway et gouvernance
Aisance avec des interlocuteurs très techniques (Data Scientists, ML Engineers, Cloud Architects) et capacité à vulgariser et prioriser selon la valeur métier
Prise en compte naturelle des enjeux de scalabilité, sécurité, FinOps et performance
Environnement technique : MLflow, Databricks, Spark, Python, AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Terraform, Kubernetes, Jira Product Discovery, GitHub, Confluence
Orienté(e) utilisateur, rigoureux(se), fort sens du service et goût pour un domaine qui évolue très vite