États-Unis
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Jobgether
Senior Product Manager / ML Models
États-Unis
United States
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Ce poste est publié pour le compte d'une entreprise partenaire, qui gère l'ensemble des candidatures et des étapes suivantes. Notre partenaire recherche un Senior Product Manager / ML Models basé aux États-Unis.
Comment fonctionne Jobgether
Nous utilisons un processus de mise en relation basé sur l'IA pour garantir que votre candidature soit examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences fondamentales du poste. Notre système identifie les candidats les mieux adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les étapes suivantes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.
Nous vous remercions de votre intérêt et vous souhaitons bonne chance !
Pourquoi postuler via Jobgether ?
Avis sur la protection des données : En soumettant votre candidature, vous reconnaissez que Jobgether traitera vos données personnelles pour évaluer votre candidature et partager les informations pertinentes avec l'employeur recruteur. Ce traitement est fondé sur l'intérêt légitime et les mesures précontractuelles en vertu des lois applicables sur la protection des données (y compris le RGPD). Vous pouvez exercer vos droits (accès, rectification, effacement, opposition) à tout moment.
#LI-CL1
Nous recherchons un leader produit stratégique et techniquement compétent pour façonner les modèles de machine learning qui alimentent des solutions avancées de surveillance maritime. Dans ce rôle en télétravail, vous traduirez des défis opérationnels complexes en stratégies produit claires, en exigences de modèles et en objectifs de performance mesurables. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des ingénieurs en machine learning, des clients, des analystes et la direction de l'entreprise pour garantir que les modèles produisent des résultats significatifs dans des déploiements réels. De l'expérimentation et l'évaluation jusqu'au lancement et à l'optimisation continue, vous serez responsable de l'intégralité du cycle de vie du produit. Il s'agit d'une opportunité à fort impact pour connecter l'innovation en IA, la robotique, les données et le matériel dans un environnement axé sur une mission. Votre travail contribuera à améliorer la sécurité maritime, la connaissance opérationnelle et la gestion responsable des ressources océaniques.
Responsabilités
- Comprendre les besoins des clients : Échanger avec les utilisateurs, les analystes et les partenaires sur différents marchés pour comprendre comment ils détectent, suivent et réagissent à l'activité maritime. Traduire ces conclusions en énoncés de problèmes priorisés, en parcours utilisateurs et en critères de succès mesurables.
- Définir la stratégie produit ML : Établir le portefeuille de modèles et la feuille de route, en déterminant les capacités à développer, leur priorité et les normes de performance qu'elles doivent atteindre.
- Traduire les besoins en exigences techniques : Définir les métriques cibles, les taux d'erreur acceptables, les contraintes de latence et d'informatique en périphérie (edge computing), les besoins en données et les jeux de données d'évaluation en fonction des besoins opérationnels et des clients.
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie : Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en Machine Learning appliquée et en radiofréquences (RF) Machine Learning sur la conception d'expériences, les méthodologies d'évaluation, l'analyse des erreurs et les critères de mise en production.
- Piloter la qualité et la préparation des modèles : Évaluer la performance des modèles, déterminer si les solutions répondent aux exigences de déploiement et guider les améliorations itératives jusqu'à ce qu'elles produisent des résultats clients significatifs.
- Communiquer la stratégie et l'avancement : Présenter les feuilles de route des modèles, les compromis techniques, les risques et les résultats de performance à la direction exécutive, aux membres du conseil d'administration si nécessaire, aux clients et aux partenaires stratégiques.
- Assurer l'exécution produit de bout en bout : Diriger les initiatives liées aux modèles, de la conception initiale au développement, au lancement, au déploiement et au suivi continu des performances.
- Mettre en place des boucles d'amélioration continue : Relier les performances sur le terrain et les retours des utilisateurs à la collecte de données, à l'étiquetage, au réentraînement des modèles et aux itérations produit ultérieures.
- Établir des normes de mesure : Développer des métriques, des pratiques d'expérimentation et des cadres d'évaluation qui aident les équipes d'ingénierie à livrer des modèles plus efficacement et avec une plus grande confiance.
- Coordonner l'exécution interfonctionnelle : Aligner les équipes machine learning, logiciel, matériel, données et opérationnelles autour d'une feuille de route technique cohérente et d'objectifs produit partagés.
Exigences
- Formation : Diplôme universitaire (Bachelor) en ingénierie, informatique ou une discipline technique connexe, ou expérience pratique équivalente. Un Master dans un domaine technique ou d'ingénierie constitue un avantage supplémentaire.
- Expérience en leadership produit : Au moins 5 ans d'expérience en gestion de produit, gestion de programme ou leadership technique, dont 2 ans ou plus dans la conduite de produits techniques de la conception au lancement.
- Expertise produit ML et IA : Expérience dans la définition des exigences produit, des métriques de succès et des approches d'évaluation pour des produits basés sur le machine learning ou l'IA, en étroite collaboration avec des ingénieurs ML et des data scientists.
- Expérimentation et analyse : Familiarité avec les tests A/B, l'évaluation hors ligne des modèles et d'autres méthodes d'expérimentation basées sur les données pour guider les décisions produit.
- Compréhension technique : Maîtrise opérationnelle de Python et SQL, vous permettant d'analyser des données, d'évaluer des résultats et de participer à des discussions techniquement détaillées avec les ingénieurs.
- Connaissance du machine learning appliqué : Expérience pratique ou forte familiarité avec la modélisation prédictive, les systèmes de recommandation ou de classement, ou les modèles de langage étendus (LLM) et les pipelines agents. La connaissance de frameworks tels que scikit-learn ou TensorFlow est un atout.
- Leadership interfonctionnel : Capacité démontrée à diriger des ingénieurs, des chercheurs, des designers et des équipes opérationnelles sans dépendre d'une autorité hiérarchique directe.
- Communication avec la direction et les clients : Capacité avérée à expliquer clairement des concepts techniques complexes, à informer les parties prenantes de haut niveau et à influencer des décisions produit et commerciales importantes.
- Familiarité avec le domaine opérationnel : Expérience ou familiarité avec les environnements maritimes, de défense, aérospatiaux ou de sécurité nationale, avec la capacité de traduire les besoins opérationnels réels en spécifications techniques.
- Pensée stratégique et sens des responsabilités : Solides compétences en priorisation, raisonnement analytique, prise de décision et résolution de problèmes, avec un accent sur les résultats mesurables et la qualité du produit.
- Adaptabilité : Aisance à travailler dans un environnement en évolution rapide avec des défis techniques changeants, une collaboration à distance, des horaires de travail flexibles et des périodes occasionnelles nécessitant une disponibilité accrue.
Avantages
- Salaire compétitif : Une rémunération est proposée, bien que la fourchette salariale spécifique ne soit pas indiquée dans la description du poste.
- Télétravail : Travaillez à distance depuis les États-Unis, en collaborant avec vos collègues via des outils en ligne.
- Horaires de travail flexibles : Flexibilité dans l'organisation de votre journée de travail, avec des échéances occasionnelles à haute priorité nécessitant une disponibilité supplémentaire.
- Développement professionnel : Opportunités d'élargir votre expertise technique et en gestion de produit.
- Formation continue : Soutien à l'apprentissage continu et à la croissance professionnelle.
- Impact axé sur une mission : L'opportunité de contribuer à des technologies innovantes d'IA et de robotique conçues pour améliorer la surveillance maritime, la sécurité et la gestion des ressources océaniques.
- Collaboration interdisciplinaire : Travaillez à l'intersection du machine learning, du logiciel, du matériel, des données et des applications opérationnelles réelles.
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