CONTEXTE Au sein de l'équipe AI Platform, vous serez le/la garant-e des fondations technologiques fondamentales permettant d'accélérer et d'industrialiser les cas d'usage de Machine Learning classique et d'IA Générative au sein d'une grande entreprise. Votre périmètre produit s'articule autour de deux piliers majeurs : Périmètre ML Foundations : * Industrialisation et templates de projets ML (ML templates, environnements Databricks ML Runtime). * Traçabilité, suivi et gestion du cycle de vie des modèles (MLflow). * Gestion et mise à disposition des ressources d'infrastructures spécialisées (GPUs, zone InsightML). Périmètre GenAI Foundations : * Accès et serving de LLMs à l'échelle de l'entreprise (LLM access/serving, intégration multi-cloud via AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Databricks Foundation Models/LLMs). * Point d'accès unifié et sécurisé via nos AI Gateways. * Outils d'expérimentation rapide pour les équipes (ex : notre service d'accès LLM de test GET IT). * Consommation de services & APIs GenAI, et garanties de la Gouvernance (sécurité, coûts, conformité, souveraineté des données). Ses utilisateurs principaux : les Data Scientists, ML Engineers et développeurs cherchant des outils performants, stables, standardisés et un accès direct en self-service aux meilleurs modèles du marché. Exemples de challenges actuels : * Comment simplifier et standardiser la mise en production de modèles ML (de l'expérimentation sur MLflow au déploiement) ? * Comment offrir un accès sécurisé, gouverné et scalable aux LLMs (via AI Gateways / Bedrock / Vertex AI) tout en maîtrisant les coûts et la gouvernance ? * Comment permettre aux équipes métiers et techniques de tester rapidement de nouvelles hypothèses GenAI grâce à des outils comme GET IT ? * Quelle stratégie adopter pour optimiser et arbitrer l'allocation de ressources GPU pour nos utilisateurs ? MISSIONS En tant que Product Manager - ML & GenAI Foundations, vous appliquez une approche orientée produit à destination de nos équipes techniques internes : * Écrire et porter la vision produit des fondations ML & GenAI, en comprenant l'état de l'art du marché et les besoins utilisateurs. * Co-construire la roadmap, prioriser le Product Backlog et animer le budget du produit en binôme avec le leader d'équipe technique. * Être la voix des Data Scientists et Développeurs, traduire leurs enjeux en fonctionnalités et leur apporter du sens. * Faciliter l'adoption des outils (démos, documentations, guidelines de gouvernance, formations et retours d'expérience). * Définir et piloter les KPIs de performance, de stabilité, d'adoption et d'efficience des coûts des infrastructures IA. * Travailler en synergie avec le Group Product Manager Data Factory et les autres piliers de la plateforme pour garantir la cohérence globale. STACK TECHNIQUE & ÉCOSYSTÈME * ML Foundations : MLflow, Databricks ML Runtime, GPUs, ML Templates, InsightML. * GenAI Foundations : AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Databricks FM/LLMs, AI Gateways, GET IT, APIs GenAI. * Lakehouse & Data : Databricks, Spark, Python. * Ops & Infra : Terraform, Kubernetes. * Product Management : Jira Product Discovery, GitHub, Confluence. 1. Solide compréhension technique de l'écosystème IA/ML moderne (cycle de vie ML, fine-tuning/prompting, architectures LLM, gestion des GPUs, problématiques d'API Gateway et de gouvernance) 2. Habitude d'interagir avec une population très technique (Data Scientists, ML Engineers, Cloud Architects) tout en sachant vulgariser et prioriser selon la valeur métier 3. Intégration naturelle dans la roadmap des enjeux de scalabilité, sécurité, maîtrise des coûts (FinOps) et performance 4. Orientation utilisateur, rigueur et fort sens du service 5. Maîtrise de l'Anglais, à l'oral comme à l'écrit (Niveau B2 requis) 6. Goût du challenge et envie d'apprendre