Directeur, Intelligence artificielle (IA)

Description de l'emploi

Le directeur, Intelligence artificielle, occupe un poste de haute direction au sein du Bureau du chef des systèmes d’information et est responsable de l’exécution de la stratégie de l’entreprise en ce qui concerne l’intelligence artificielle (IA). Ce rôle supervise la gouvernance de l’IA, le « Centre d’excellence en intelligence artificielle », les plateformes d’IA et les opérations de TI afin d’assurer une adoption sécuritaire, éthique et évolutive de l’IA. Le directeur collabore étroitement avec la Technologie, les Données, la Cybersécurité, les unités fonctionnelles et la haute direction afin de maximiser la valeur de la transformation axée sur l’IA tout en assurant la confidentialité des données, la conformité éthique et un RCI élevé. 

Responsabilités professionnelles

Voici les principales exigences et responsabilités liées au poste de directeur, Intelligence artificielle (IA). 

• Définir et diriger la stratégie relative à l’IA à l’échelle de l’entreprise conformément à la feuille de route technologique du chef des systèmes d’information et aux objectifs de la Société. Promouvoir les pratiques responsables et éthiques en matière d’IA et les intégrer à toutes les initiatives d’IA. 

• Diriger l’élaboration de politiques, de normes et de meilleures pratiques en matière d’IA. Appuyer et faire évoluer les cadres de gouvernance de l’IA en ce qui a trait à la sécurité, à la protection des données, à la conformité, à la gestion du risque lié aux modèles et à l’harmonisation de la réglementation. Collaborer avec la Cybersécurité pour gérer les risques propres à l’IA, y compris les fuites de données, les vulnérabilités des modèles et l’utilisation abusive. 

• Superviser l’évolution et l’harmonisation continues des plateformes et des technologies d’IA actuelles à Postes Canada tout en assurant une intégration transparente avec les écosystèmes infonuagiques (Azure, AWS, GCP ou autres).  

• Superviser la conception, la mise en œuvre et la gestion du cycle de vie des plateformes d’IA de l’entreprise, y compris l’IA générative et les technologies d’automatisation. Évaluer les nouvelles technologies d’IA, les nouveaux fournisseurs et les nouvelles capacités des plateformes, et diriger l’adoption à l’échelle de l’entreprise. 

• Soutenir et diriger un Centre d’excellence en intelligence artificielle, au sein duquel travaillent des scientifiques des données, des ingénieurs spécialistes de l’apprentissage automatisé, des ingénieurs spécialistes en conception de requêtes et des gestionnaires de produits d’IA. Superviser l’exécution du portefeuille de projets d’IA en veillant à la création de valeur, à l’évolutivité et à l’incidence sur l’entreprise. 

Responsabilités professionnelles (suite)

• Élaborer et gérer le budget d’exploitation et la feuille de route d’investissement en matière d’IA. Diriger la stratégie liée aux fournisseurs, les négociations et la gestion des partenariats à long terme avec les fournisseurs de technologie infonuagique et d’IA. 

• Collaborer avec l’Innovation pour cerner les occasions d’innovation, d’automatisation et d’amélioration de l’efficacité axées sur l’intelligence artificielle dans toutes les fonctions de l’entreprise. 

• Collaborer avec la direction des Données et analyse pour assurer la haute qualité des pipelines de données, des cadres MLOps et de la gouvernance du cycle de vie des modèles. 

• Agir à titre de conseiller stratégique auprès des cadres supérieurs et des chefs de secteurs d’activités en ce qui a trait aux occasions et aux répercussions de l’IA. Favoriser l’adoption des capacités d’IA à l’échelle de l’entreprise grâce à des programmes de formation, à l’habilitation et à la gestion du changement. Diriger le changement de culture vers une approche axée sur l’IA. 

• Mettre en œuvre les IRC, les mesures du RCI et les tableaux de bord du rendement pour les initiatives d’IA. Veiller à ce que les solutions d’IA produisent des résultats commerciaux mesurables et améliorent l’expérience de la clientèle et du personnel. 

Critères d’admissibilité

Formation 

• Un diplôme d’études postsecondaires, de préférence dans l’information, la science des données, l’ingénierie ou dans un domaine connexe OU une combinaison d’expérience professionnelle et de formation équivalente. 

• Maîtrise, un atout. 

Expérience 

• Au moins 10 ans d’expérience combinée à un poste de direction dans le domaine des données, de l’analyse, de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatisé et de l’ingénierie logicielle d’entreprise. 

• Au moins trois années d’expérience à un poste impliquant la gestion de grandes équipes interfonctionnelles et de portefeuilles technologiques complexes dans les domaines de l’ingénierie logicielle, de la gestion des produits et des données.  

• Expérience en techniques d’agrégation complexe dans un contexte lié à l’IA, y compris l’optimisation de la mémoire et la gestion des jetons (mise en cache, surcharge de contexte, etc.). 

• Expérience de l’intégration des structures d’autorisation OAuth dans l’exécution en temps réel de la gouvernance des données, le traitement des réclamations, les rôles, le contrôle d’accès fondé sur les rôles et la gouvernance et l’administration de l’identité. 

• Expérience éprouvée de la superposition de capacités génératives à des modèles d’apprentissage automatisé. 

• Expérience dans la mise en place d’un système de vérification clair et transparent concernant l’utilisation des grands modèles de langage (GML) et des requêtes, dans l’application de mesures de protection et dans la mise en œuvre de dispositifs de protection en matière de cybersécurité pour les interactions génératives. 

• Expérience en gestion et en planification de budgets. 

Autres informations

Autres exigences 

• Solide expérience en automatisation appliquée à l’ingénierie logicielle, en gestion des produits et en ingénierie des plateformes. 

• Connaissance pratique des concepts d’apprentissage automatisé et d’IA générative. 

• Solide connaissance théorique des bonnes pratiques d’ingénierie liée au contexte et des techniques d’intégration des vecteurs afin d’optimiser la proximité et la pertinence. 

• Capacité à participer à l’examen des demandes d’extraction concernant la logique du cadre de base, les intégrations d’assistants virtuels et de solutions tierces (Java, Spring AI, LangChain, A2A, gRPC, Angular, OAuth, Python, Terraform, AWS Bedrock (et zone d’atterrissage), Kubernetes, modèles multimodèles et multimodaux agentiques comme Chain of Thought, LLM as Judge, etc.). 

• Solide expérience dans les pratiques de gestion des données, les bases de données graphiques Postgres PGVector, Neptune et Neo4J, les pratiques d’architecture de l’information et les techniques d’intégration des catalogues de données pour l’intégration des pipelines DataOps et MLOps. 

• Excellente capacité à communiquer des concepts complexes liés à l’IA aux parties intéressées de la haute direction et à traduire les aspects techniques en résultats clairs pour l’entreprise. 

• Excellentes compétences en communication orale et écrite, ainsi qu’une prestance professionnelle. 

• Compétences en leadership de changement, en promotion du travail d’équipe et en influence organisationnelle. 

• Capacité avérée à diriger par la collaboration et le partage de la prise de décision. 

• Esprit d’innovation axé sur la création de valeur. 

• Esprit stratégique et analytique avec un sens aiguisé des affaires. 

• Jugement sûr, compétences en organisation et en prise de décision et aptitudes reconnues en résolution de problèmes. 

• Excellentes aptitudes en relations interpersonnelles et capacité à nouer et à entretenir des relations.