Product Manager IA / GenAI – Focus Infrastructure & Scalabilité

Product Manager IA / GenAI – Focus Infrastructure & Scalabilité

En tant que Product Manager IA / GenAI, tu interviens au cœur des enjeux stratégiques de nos clients (ETI, scale-ups, grands groupes) pour concevoir, cadrer et piloter des produits IA industrialisés, performants et sécurisés.

Ton rôle va au-delà du cadrage fonctionnel : tu intègres dès la conception les enjeux d’infrastructure, d’architecture cloud, de performance, de coûts et d’orchestration nécessaires au passage à l’échelle.
Tu es le point de convergence entre métiers, produit, data, engineering, DevOps et IT, garantissant que les produits IA sont exploitables en production, robustes et maintenables.

Tu portes une vision IA exécutable, ancrée dans les réalités techniques (infra, MLOps, sécurité), et tu agis comme sparring partner des décideurs pour transformer l’IA en levier opérationnel et durable.

Tes responsabilités au quotidien

Stratégie Produit IA / GenAI & Architecture

• Définir une vision produit IA alignée à la fois sur les enjeux business et les contraintes d’infrastructure.

• Prioriser les cas d’usage IA (automatisation, copilotes, RAG, assistants internes…) en intégrant :

  • scalabilité,

  • coûts d’inférence,

  • latence,

  • exigences de sécurité et de conformité.

• Construire et piloter des roadmaps IA industrialisables, prenant en compte :

  • choix cloud / on-prem / hybride,

  • architectures distribuées,

  • contraintes IT existantes.

• Anticiper les besoins long terme : montée en charge, résilience, évolutivité des modèles et des pipelines.

Discovery & Cadrage Technico-Fonctionnel

• Identifier les utilisateurs finaux et les parties prenantes techniques (IT, sécurité, infra).

• Qualifier les besoins métiers tout en traduisant leurs impacts techniques (volumétrie, SLA, disponibilité).

• Mener des phases de discovery incluant :

  • POC / MVP IA,

  • tests de performance et de coûts,

  • validation des hypothèses d’architecture.

• Travailler sur les sujets d’adoption et de gouvernance IA :

  • qualité et fiabilité des réponses,

  • risques opérationnels,

  • traçabilité, logs, monitoring,

  • documentation et runbooks.

Delivery, Infrastructure & Coordination Technique

• Collaborer étroitement avec les équipes :

  • DevOps / Platform,

  • backend,

  • data engineering,

  • ML / IA,

  • IT & sécurité.

• Spécifier et cadrer les produits IA :

  • pipelines RAG (indexation, retrieval, embeddings),

  • orchestrations (workflows, agents, event-driven),

  • intégrations API et systèmes existants,

  • stratégies de versioning modèles.

• Challenger et arbitrer les choix techniques :

  • architecture (mono vs multi-modèle, agents, streaming),

  • latence et performance,

  • coûts (token, compute, stockage),

  • observabilité (logs, metrics, alerting),

  • MLOps / CI-CD IA.

• Piloter le delivery produit :

  • backlog,

  • story mapping,

  • sprints,

  • coordination des dépendances techniques.