Chef de produit, AI Factory

Cogeco Inc.; Burlington; Hybrid; CAD 110,000 - 160,000; Full time

Job summary

Cogeco Inc. recherche un Product Owner pour l'AI Factory afin de piloter la vision produit et la feuille de route de la plateforme IA de l'entreprise.

Vous devrez transformer des exigences en user stories claires et livrables techniques mesurables, en lien avec l'architecture et les équipes IA, data et sécurité. Vous favoriserez une engineering efficace via des cadres réutilisables, des pipelines CI/CD et une gouvernance AISecOps, tout en soutenant l'adoption par les escouades métiers et en

Qualifications

• Doit posséder une expérience avérée en Product Owner/PM technique.
• Expérience dans MLOps/LLMOps et plateformes de données est un atout.
• Capacité à prioriser et à traduire l'architecture en user stories claires.

Responsibilities

• Définir et prioriser la vision produit et la feuille de route de la plateforme AI Factory.
• Gérer le backlog de l'escouade et traduire les besoins en user stories et critères d'acceptation.
• Assurer les capacités en libre-service et l'adoption par les escouades internes.
• Piloter l'industrialisation des pipelines CI/CD et l'orchestration multi-agents.
• Collaborer avec l'architecture, la data et la sécurité pour garantir conformité et performance.

Skills

Gestion backlog

Gestion des parties prenantes

Vision produit

Agile/Scrum

Communication technique

Education

Bachelor's degree en informatique ou domaine connexe

Tools

CI/CD pipelines

GCP

Kubernetes

Job description

**Product Owner, AI Factory** **SOMMAIRE DU POSTE** Le/La Product Owner (PO) – Escouade AI Factory est un leader produit technique clé, responsable de définir, d'industrialiser et d'exécuter la vision produit et la feuille de route pour la plateforme AI Factory de l'entreprise. Évoluant au sein de l'équipe Architecture et TI d'entreprise, ce rôle pilote la colonne vertébrale opérationnelle (MLOps, LLMOps, AgentOps) qui permet aux escouades d'affaires multifonctionnelles de concevoir, déployer et mettre à l'échelle des modèles d'IA et des solutions d'IA agentique à valeur élevée, de manière répétable, sécurisée et rentable. Agissant comme pont central entre l'architecture d'entreprise, la science des données, l'ingénierie et les parties prenantes d'affaires, le/la Product Owner établit l'architecture de référence (*blueprint*) globale de la plateforme. Le/La PO promeut les capacités en libre-service, les composants réutilisables (ex. cadres Model Context Protocol [MCP], boîtes à outils, passerelles API, bibliothèques de compétences certifiées, graphes de connaissances sémantiques) ainsi que les pipelines de déploiement CI/CD automatisés afin de réduire le temps de livraison de l'IA de plusieurs mois à quelques jours. De plus, ce rôle applique la gouvernance d'IA d'entreprise, les normes de confiance et de sécurité (*Trust & Safety*), l'AISecOps et l'économie unitaire des jetons (*FinOps*) pour garantir que toutes les initiatives d'IA soient évolutives, sécurisées, conformes et directement liées à des résultats d'affaires mesurables. **RESPONSABILITÉS PRINCIPALES** **1. Vision produit, stratégie et exécution de la feuille de route*** Définir, prioriser et exécuter la vision produit et la feuille de route pluriannuelle de la plateforme AI Factory, en agissant comme noyau central du modèle *hub-and-spoke* d'IA agentique de l'entreprise.* Détenir et gérer le carnet de commandes (*backlog*) de l'escouade, en traduisant les directives d'architecture, les objectifs stratégiques de l'entreprise et les besoins en IA inter-escouades en histoires utilisateur (*user stories*), critères d'acceptation et livrables techniques clairs.* Offrir des capacités de plateforme en libre-service (comme le catalogue de services) pour accélérer l'intégration des escouades internes et favoriser la démocratisation du développement de l'IA. **2. Industrialisation du MLOps, LLMOps et des opérations agentiques (AgentOps)*** Piloter l'industrialisation de pipelines CI/CD automatisés de bout en bout pour les modèles d'IA et les agents autonomes, en ciblant des cycles rapides du commit de code jusqu'à la production.* Diriger la feuille de route produit pour l'orchestration multi-agents avancée, les plateformes d'arbitrage, les outils de traçabilité (*tracing*) et les cadres d'évaluation automatisés à l'aide de jeux de données de référence (*Golden Datasets*).* Normaliser et cataloguer les actifs de plateforme réutilisables, les boîtes à outils d'API, les bibliothèques de compétences d'agents certifiées et les couches de graphes de connaissances/données sémantiques pour une réutilisation étendue à l'ensemble des escouades. **3. Gouvernance de l'IA, confiance et sécurité, et sécurité opérationnelle (AISecOps)*** Intégrer des garde-fous architecturaux légers et continus, des contrôles d'accès aux données et des mécanismes de conformité (confidentialité, sécurité, risque lié aux modèles) directement dans le pipeline de la plateforme.* Mettre en œuvre des cadres d'observabilité, de lignage des modèles (*lineage*) et de surveillance robustes afin de maintenir une haute disponibilité (99,9 %) et de minimiser les taux d'hallucination (< 5 % sur des tests de référence vérifiés).* Collaborer avec les équipes de sécurité de l'information (InfoSec) et d'architecture d'entreprise pour faire appliquer des normes AISecOps unifiées et des protocoles de registre d'outils MCP sur l'ensemble des déploiements d'IA. **4. FinOps et économie unitaire des jetons*** Établir des contrôles FinOps à l'échelle de l'entreprise, suivre l'attribution des jetons (*tokens*) et appliquer les meilleures pratiques d'optimisation pour éviter le dépassement des coûts liés aux LLM parmi les escouades utilisatrices.* Surveiller le coût total de possession (TCO) et l'économie unitaire des modèles fondateurs, de l'infrastructure infonuagique (ex. GCP) et de la consommation d'API externes, en alignant les dépenses sur une valeur d'affaires tangible. **5. Alignement des parties prenantes et habilitation transversale*** Agir à titre de liaison stratégique entre l'architecture d'entreprise, l'infrastructure, les données et analytique, la sécurité et les escouades d'affaires utilisatrices.* Collaborer avec les escouades utilisatrices pour faciliter une intégration fluide à la plateforme AI Factory, en stimulant l'adoption tout en maintenant des limites opérationnelles claires (habiliter les escouades pendant qu'AI Factory détient le cœur de la plateforme). **EXIGENCES DU POSTE** **FORMATION ACADÉMIQUE*** Baccalauréat ou maîtrise en informatique, technologies de l'information ou dans un domaine connexe. **EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE*** Minimum de 8 ans et plus d'expérience progressive en technologies de l'information, ingénierie logicielle ou plateformes de données.* Au moins 3 à 5 ans et plus dans un rôle de Product Owner, Technical Product Manager ou Product Lead, à la tête de plateformes techniques ou de solutions d'infrastructure infonuagique.* Expérience concrète et exposition au MLOps/LLMOps et à l'ingénierie des données.* Antécédents démontrés dans la création et la mise à l'échelle de produits de plateforme, du concept jusqu'à l'adoption à l'échelle de l'entreprise, en utilisant les méthodologies Agile/Scrum.* Expérience pratique de la gestion du cycle de vie de l'IA/ML moderne, des architectures de grands modèles linguistiques (LLM) et des cadres d'IA agentique.* Expérience dans les télécommunications ou dans de grands environnements d'entreprise avec des intégrations complexes de systèmes BSS/OSS ou d'entreprises découplés (un atout).* Expérience dans la gestion de l'économie unitaire des plateformes, de l'optimisation des coûts infonuagiques (FinOps) et des budgets d'infrastructure infonuagique (particulièrement Google Cloud Platform / GCP). **COMPÉTENCES SPÉCIFIQUES** * **Technologies IA et agentiques :** Solide compréhension de l'IA générative, de l'orchestration/arbitrage de LLM, du protocole MCP (*Model Context Protocol*), du RAG, des couches sémantiques/graphes de connaissances et de l'évaluation automatisée des agents.* **Outillage MLOps/LLMOps :** Connaissance approfondie du CI/CD pour le ML/IA, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes), des registres de modèles, des magasins de caractéristiques (*feature stores*) et des outils d'observabilité et de traçabilité.* **Architecture infonuagique et de plateforme :** Solide maîtrise des architectures cloud-natives (GCP de préférence), de la gestion des API, de l'architecture orientée événements et de la conception de microservices sécurisés.* **Gestion de produit et Agile :** Expertise éprouvée en priorisation du carnet de commandes, gestion des parties prenantes, suivi des OKR, cartographie du parcours utilisateur et réalisation de la valeur.* **Communication et collaboration :** Compétences exceptionnelles en communication et en leadership, avec la capacité de faire le pont entre les détails techniques complexes et les résultats d'affaires exécutifs.* **Bilinguisme :** Le bilinguisme en anglais et en français est un atout.