Royaume-Uni
LSEG
Meta
Chef de Produit, Identité
Royaume-Uni
London, England, United Kingdom
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Chez Meta, les Chefs de Produit travaillent avec des équipes pluridisciplinaires d'ingénieurs, de designers, de data scientists et de chercheurs pour créer des produits. Nous recherchons des Chefs de Produit qui valorisent la rapidité d'exécution et dirigent le développement de produits natifs de l'IA à grande échelle.
Responsabilités
- Être responsable de la direction et de la gestion d'un domaine produit complexe ; définir le succès, prioriser les problèmes et identifier les meilleures stratégies, en tenant compte du contexte organisationnel et de l'entreprise au sens large. Adapter et ajuster vos stratégies pour refléter les apprentissages et les changements de contexte.
- Identifier et obtenir un consensus sur la manière de prioriser et de réaliser les opportunités les plus significatives dans votre domaine produit. Identifier quand arrêter un investissement et quand le commencer.
- Évaluer de manière critique quand l'IA est (et n'est pas) la solution optimale, avec une articulation sophistiquée des compromis, des risques et des effets du second ordre.
- Traduire les capacités de l'IA en visions produit convaincantes qui créent une valeur différenciée.
- Développer et promouvoir des stratégies natives de l'IA, y compris des évaluations complètes et des stratégies de données qui permettent une amélioration continue.
- Travailler avec une équipe pluridisciplinaire pour définir une vision produit, développer une feuille de route et progresser vers les objectifs et les jalons, résoudre les défis et les blocages, tout en améliorant la santé de l'équipe et en augmentant son efficacité.
- Identifier activement les opportunités et résoudre les dépendances en créant des stratégies partagées entre les équipes des domaines produits adjacents.
- Réinventer les flux de travail, en utilisant de manière responsable les outils d'IA pour augmenter considérablement la vélocité et la capacité de l'équipe.
- Favoriser une culture d'expérimentation rapide et d'apprentissage au sein de l'organisation.
- Mettre à l'échelle les meilleures pratiques de l'IA (y compris l'utilisation responsable de l'IA), les flux de travail et les artefacts à travers les équipes produit afin que la capacité de l'organisation se renforce au fil du temps.
- Soutenir la croissance d'autres chefs de produit et membres d'équipes pluridisciplinaires en fournissant du mentorat et du coaching sur les pratiques natives de l'IA.
- Influencer la stratégie et les progrès des fonctions partenaires, en améliorant la collaboration et en résolvant les divergences d'objectifs.
- Orchestrer une exécution complexe sur plusieurs flux de travail en combinant l'automatisation de l'IA avec une supervision humaine stratégique — en utilisant l'IA pour réduire la charge de travail tout en maintenant une qualité et une responsabilité élevées.
- Communiquer la stratégie produit et les progrès de manière claire et concise à toutes les parties prenantes.
- Utiliser des outils basés sur l'IA pour construire des produits — en créant de manière autonome des artefacts tangibles pour prototyper, valider ou expédier.
- Interpréter la recherche et les apprentissages de pointe pour concevoir la stratégie produit et appliquer un raisonnement logique rigoureux.
- Démontrer une compréhension approfondie des compromis système/architecture et de leur impact sur l'expérience utilisateur et les résultats commerciaux ; mener des discussions techniques crédibles avec les partenaires d'ingénierie.
- Recueillir et analyser la recherche utilisateur et l'analyse du marché pour éclairer les décisions produit et influencer l'organisation produit au sens large.
- Concevoir des expériences sophistiquées et interpréter les résultats (en tirant parti de l'IA pour accélérer l'analyse) et prendre des décisions produit concrètes.
- Définir et exécuter des évaluations (evals) pour interpréter les sorties des modèles et ajuster l'exécution en fonction des apprentissages — en établissant l'évaluation comme une pratique produit de premier plan dans toutes les équipes.
Qualifications minimales
- 8+ années d'expérience pertinente dans l'industrie, dont au moins 3 années en tant que Chef de Produit.
- Diplôme de licence (ou équivalent) : un domaine STEM est idéal mais pas essentiel (informatique, ingénierie, systèmes d'information, analyse, mathématiques, physique, sciences appliquées).
- Expérience dans la direction d'équipes produit pluridisciplinaires sur une gamme de produits complète : élaboration de la mission et de la stratégie produit, définition des exigences produit, coordination des ressources d'autres groupes (marketing, juridique, etc.) et mobilisation de l'équipe pour atteindre les jalons et objectifs clés.
- Expérience dans la gestion d'un produit tout au long de son cycle de vie complet.
- Expérience avérée pour générer une amélioration significative des performances d'un produit et de l'efficacité de l'équipe qui le livre.
- Compréhension approfondie de l'analyse de grands ensembles de données complexes et prise de décisions efficaces basées sur les données.
- Maîtrise démontrée de l'utilisation d'outils basés sur l'IA pour créer des artefacts produit.
- Expérience dans le développement et la mise à l'échelle de stratégies natives de l'IA, y compris les évaluations et les stratégies de données, à travers les équipes.
- Expérience dans l'intégration d'un ensemble diversifié d'exigences provenant d'un large éventail d'utilisateurs ainsi que du contexte dans une stratégie produit unique et cohérente.
- Expérience dans la direction et la motivation d'équipes, et l'influence au sein d'une organisation.
- Expérience démontrée en communication, apportant une clarté extrême aux messages complexes et techniques pour tous les niveaux d'audience.
- Expérience dans l'identification et le recrutement des bons talents pour constituer une équipe pluridisciplinaire capable en IA.
Qualifications préférées
- Développement continu de compétences en IA démontré (par exemple, ingénierie de prompts/contextes, orchestration d'agents) et maintien à jour des technologies émergentes en IA.
- Capacité démontrée à intégrer des outils d'IA pour optimiser/redéfinir les flux de travail et générer un impact mesurable (par exemple, gains d'efficacité, améliorations de la qualité).
- Expérience dans le respect et la mise en œuvre de pratiques d'IA responsables et éthiques (par exemple, évaluation des risques, atténuation des biais, revues de qualité et d'exactitude).
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