AI Product Manager

🕒 il y a 4 jours

🌐 États-Unis, Canada – Distant

🇺🇸 États-Unis – Télétravail 🇨🇦 Canada – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

✅ Responsable Produit

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 10%

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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1001 - 5000 employés

Fondée en 2011

🏥 Santé

📦 Logistique

📣 Marketing

Healthcare • Logistics • Marketing

Tiger Analytics est une société de conseil en IA et analyse de données de premier plan, spécialisée dans l'exploitation de la science des données et de l'apprentissage automatique pour fournir des insights stratégiques aux entreprises dans divers secteurs. Elle offre des services en stratégie de données, ingénierie de l'IA, et intelligence d'affaires pour permettre la prise de décisions basée sur les données et la transformation numérique de ses clients. Tiger Analytics collabore avec des partenaires technologiques de renom comme Microsoft, Google Cloud et AWS pour offrir des solutions de pointe. Elle intervient dans divers secteurs, y compris les biens de consommation courante, la santé et les finances, aidant les entreprises à opérationnaliser les insights et à se démarquer grâce aux technologies d'IA et d'apprentissage automatique.

Description

• Translate complex model architectures, data analysis, and feature engineering into scalable agent design patterns • Lead process reimaging by assessing legacy workflows and designing automated, AI-driven alternatives • Structure data, operational constraints, and guidelines to optimize LLM performance and output reliability • Develop low-fidelity prototypes to validate core AI features, user experiences, and model feasibility • Design business-aligned evaluation frameworks and define metrics to measure program impact • Architect and deploy advanced AI agents, including RAG solutions, vector search integration, and multi-agent systems using A2A and MCP • Bridge technical execution with business strategy for diverse stakeholders • Lead strategic engagements delivering enterprise-wide AI adoption, cloud-native data modernization, and measurable business outcomes • Collaborate with AI, data, engineering, and consulting teams across geographies • Grow strategic client partnerships

🎯 Exigences

• 5-7+ years of experience in product management, systems or solution architecture, software/platform engineering, or technical leadership in customer-facing roles • Experience designing end-to-end AI systems, including RAG, vector databases, and API integrations • Experience defining AI product/workflow specifications • Prompt participation in internal and client-facing meetings • Ability to provide regular, structured status updates regarding project milestones and technical blockers • Ability to ask for help when facing technical hurdles and contribute to collaborative troubleshooting • Ability to translate high-level business goals into robust technical architectures • Background in financial services or retail (preferred) • Knowledge of privacy and compliance standards for handling PII through masking and redaction (preferred)

🏖️ Avantages

• Medical, Dental, Vision • Retirement Accounts • Long and Short Term Disability • Life Insurance • HSA/FSA Accounts (USA) • Discretionary time-off • Significant career development opportunities • Continuous learning and AI upskilling • Hands-on exposure to emerging technologies • Opportunities to build expertise in Generative AI, agentic AI, and next-generation data platforms • Opportunity to work in a fast-growing and challenging entrepreneurial environment • High degree of individual responsibility