Le poste [FBO] Product Owner Technique IA
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Contexte
Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de services d’IA générative à destination de multiples entités métiers, nous recherchons un profil capable d’assurer l’ownership technique d’un produit de type RAG as a Service.
L’environnement s’inscrit au sein d’une organisation structurée autour d’une équipe d’environ 20 experts, répartis sur plusieurs pôles d’activité : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services.
Le contexte technique comprend notamment :
plus de 15 plateformes Data Science / MLOps en production, en environnements cloud et on premise ;
une base de 600+ utilisateurs Data Scientists ;
plusieurs infrastructures, plateformes et services d’IA générative déjà en production ;
un GRID de GPU on premise utilisé pour l’entraînement et l’inférence ;
des pratiques établies de DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps ;
un fort niveau d’automatisation autour des APIs d’infrastructure, des plateformes Kubernetes / OpenShift et des produits.
Missions principales
En tant que Technical Owner / Product Owner Technique, vous serez responsable de la cohérence technique, de la trajectoire produit et de la bonne exploitation du service.
À ce titre, vos principales missions seront les suivantes :
contribuer à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui vous sera confié, en lien étroit avec les équipes de Solutions Engineering pour la veille et l’évolution des usages, ainsi qu’avec les équipes DevSecOps pour son industrialisation ;
garantir le respect des exigences de sécurité, conformité et confidentialité, ainsi que l’alignement avec les standards de production IT en matière d’observabilité, auditabilité, traçabilité et contrôle des accès ;
définir et mettre en œuvre les mécanismes techniques de gouvernance permettant aux entités utilisatrices ou à leurs équipes IT d’opérer le produit dans un cadre maîtrisé ;
construire, maintenir et enrichir la feuille de route technique du produit afin d’assurer une création de valeur continue, en cohérence avec les besoins des utilisateurs et des métiers ;
accompagner au quotidien les utilisateurs, interlocuteurs métiers et équipes IT, et veiller à la bonne adoption des bonnes pratiques d’usage du produit ;
superviser les opérations critiques liées aux changements, déploiements et mises à jour, avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés ;
organiser et documenter la gestion des incidents, notamment via l’analyse des causes racines, la coordination inter-équipes et l’amélioration continue ;
être force de proposition dans l’optimisation des processus internes et dans l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Data ;
représenter la relation technique avec les fournisseurs et partenaires contribuant à l’évolution du produit, qu’il s’agisse d’éditeurs, d’équipes d’industrialisation ou d’équipes d’infrastructure.
Environnement technique
Le poste s’inscrit dans un environnement technologique riche, comprenant notamment :
Docker / Kubernetes / OpenShift
frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI
GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, NeMo
environnements de Data Science : Python, Conda, R (optionnel)
développement en Python
Shell scripting
MLflow / Kubeflow
outils CI/CD, DevSecOps et GitOps : HashiCorp Vault, GitLab, GitLab CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflows
Profil recherché
nous recherchons un profil capable d’assurer l’ownership technique d’un produit de type RAG as a Service.
L’environnement s’inscrit au sein d’une organisation structurée autour d’une équipe d’environ 20 experts, répartis sur plusieurs pôles d’activité : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services.
Le contexte technique comprend notamment :
plus de 15 plateformes Data Science / MLOps en production, en environnements cloud et on premise ;
une base de 600+ utilisateurs Data Scientists ;
plusieurs infrastructures, plateformes et services d’IA générative déjà en production ;
un GRID de GPU on premise utilisé pour l’entraînement et l’inférence ;
des pratiques établies de DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps ;
un fort niveau d’automatisation autour des APIs d’infrastructure, des plateformes Kubernetes / OpenShift et des produits.
Environnement de travail
Environnement technique
Le poste s’inscrit dans un environnement technologique riche, comprenant notamment :
Docker / Kubernetes / OpenShift
frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI
GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, NeMo
environnements de Data Science : Python, Conda, R (optionnel)
développement en Python
Shell scripting
MLflow / Kubeflow
outils CI/CD, DevSecOps et GitOps : HashiCorp Vault, GitLab, GitLab CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflows
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