Notre culture vous élève - il n'y a pas d'ego sur le chemin. Notre objectif commun? Nous voulons tous gagner pour nos clients. Nous visons à être toujours évolutifs, dynamiques et ambitieux. Nous croyons au pouvoir des connexions authentiques. Chaque employé fait partie de ce qui nous rend uniques sur le marché: agiles et dévoués.

Time Type

Régulier

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

- 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.
- 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.
- 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
- 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.
- 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.
- Alignement des parties prenantes et habilitation transversale
- Agir à titre de liaison stratégique entre l'architecture

📌 Chef de produit, AI Factory (Montreal)
🏢 Cogeco Connexion
📍 Montreal