Responsable produit – Data Science

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 51 minutes

🇪🇺 Europe – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 12%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Fundamental

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51 - 200 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Fundamental est une entreprise d'IA d'entreprise qui développe de grands modèles tabulaires (LTM) tels que NEXUS, pré-entraînés sur des milliards de tableaux pour détecter des motifs et prédire des résultats à partir de données structurées. L'entreprise propose une plateforme d'analytique prédictive de niveau entreprise qui peut être déployée avec un minimum de code ou intégrée en profondeur avec des partenaires cloud comme AWS, mettant l'accent sur la confidentialité, la sécurité et l'évolutivité. Née de la recherche académique et soutenue par d'importants investisseurs, Fundamental cible les grandes organisations cherchant à extraire des prévisions de leurs bases de données et à déployer des modèles prédictifs à l'échelle du cloud.

Description

• Piloter la feuille de route et les décisions produit pour les produits de data science, de la découverte des besoins clients à la définition, au lancement et à l’itération du produit • Travailler directement avec les data scientists afin de comprendre leurs besoins et leurs habitudes d’utilisation • Concevoir les agents d’IA et les outils de data science sur l’ensemble de la plateforme, en rendant les workflows courants intuitifs tout en préservant la flexibilité pour les utilisateurs techniques • Définir la manière dont les utilisateurs orientent les agents, examinent leur travail et interprètent les résultats, en conciliant automatisation, transparence et contrôle • Piloter les workflows MLOps dédiés à la gestion et au suivi de la qualité prédictive des modèles clients en production • Transformer les capacités de NEXUS en expériences utilisateur cohérentes, avec des exigences produit claires et des arbitrages pragmatiques • Définir les indicateurs de réussite liés à l’utilisabilité, à l’adoption et aux résultats clients ; s’appuyer sur les données, les retours et les éléments probants issus du produit pour guider les priorités • Collaborer avec les équipes d’ingénierie, d’Applied AI/FDE, de design produit et de recherche

🎯 Exigences

• Au moins 4 ans d’expérience dans la conception et la mise en production de produits de machine learning ou de data science avec une équipe d’ingénierie, de la découverte et des décisions de roadmap jusqu’à la livraison et aux itérations • Au moins 2 ans d’expérience pratique en data science, avec une solide maîtrise des workflows fondamentaux, notamment la classification, la régression et l’analyse de séries temporelles • Expérience des données structurées ou tabulaires et des workflows de machine learning prédictif • Expérience dans la conception de produits agentiques, avec une compréhension pratique de leurs limites et des interactions qui permettent aux utilisateurs de leur faire confiance et de les contrôler • Excellentes compétences en découverte client : identifier le problème sous-jacent à une demande, tester les hypothèses et traduire les enseignements en décisions produit • Aisance technique et excellente collaboration avec les ingénieurs et les data scientists appliqués, avec la capacité de transformer l’ambiguïté en périmètre clair et livrable • Priorisation fondée sur les données, à partir des données d’utilisation, des résultats d’évaluation et des retours utilisateurs • Atout : première expérience en data science en relation directe avec des clients, suivie de la prise en charge d’un produit avec une équipe d’ingénierie • Atout : expérience dans la conception d’outils internes de data science pour des équipes d’Applied AI, de solutions ou des équipes techniques en contact avec les clients • Atout : expérience au sein d’une jeune entreprise spécialisée dans l’IA, auprès de clients grands comptes ou dans des environnements de déploiement avancé

🏖️ Avantages

• Rémunération attractive comprenant un salaire et des actions • Couverture santé complète pour vous et les personnes à votre charge • Congé parental rémunéré pour tous les nouveaux parents, y compris en cas d’adoption ou de recours à une mère porteuse • Aide à la mobilité pour les salariés qui déménagent afin de rejoindre l’équipe dans l’un de nos bureaux • Culture fondée sur la confiance et dépourvue d’ego, valorisant la diversité des points de vue, la responsabilisation et l’initiative, dans le respect des limites personnelles et des modes de travail de chacun