Product Manager - ML & GenAI - CDI (H/F)

Salaire: Pour freelance : 600€ max / CDI : Max 67000€

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 spécialisée dans le secteur du sport.

Votre périmètre produit s'articule autour de deux piliers majeurs (à faire évoluer selon les priorités stratégiques) :

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