Nous recherchons un (1) Spécialiste, IA et valorisation des données pour rejoindre notre équipe de conseillers du bureau de Montréal. Ce poste est en mode hybride.

Tâches

Nous recherchons des ressources qui ont déjà piloté ce type de dossiers en stratégie IA et gouvernance IA et qui pourront faire le relais avec les équipes techniques. Idéalement, les profils devront avoir des connaissances approfondies en IA et être en mesure de synthétiser les concepts et fondements nécessaires pour bâtir la stratégie et la gouvernance.

Tâches

1) Gouvernance intelligence artificielle : Développement et mise en place de cadres de gouvernance visant à assurer une utilisation éthique, responsable et sécuritaire des solutions IA;

2) Stratégie intelligence artificielle : Définition de visions stratégiques pour l'intégration de l'IA dans les processus organisationnels. Identification des opportunités d'affaires et des cas d'utilisation de l'IA pour maximiser la valeur ajoutée. Implantation d'un nouveau modèle opérationnel fédéré en données et IA : déploiement d'un modèle opérationnel permettant une collaboration efficace entre les hubs (centres de compétences) et les spokes (unités décentralisées);

3) Démocratisation des données : Développement d'approches favorisant l'accès aux données pour tous les collaborateurs de l'organisation, tout en assurant la sécurité et la confidentialité (produits de données).

Exigences

- 5+ années d'expérience pertinente dans l'un des domaines mentionnés (gouvernance IA, stratégie IA, modèles opérationnels, démocratisation des données);

- Solide compréhension des concepts et technologies IA (machine learning, traitement de données, automatisation);

- Expérience en gestion de projets complexes impliquant des transformations organisationnelles ou numériques;

- Connaissance des cadres réglementaires et des meilleures pratiques en matière de gouvernance des données et IA;

- Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes pour des équipes non techniques.

Technologies/outils requis : Collibra en atout

Projets : Rehausser les possibilités de notre plateforme pour supporter les nouveaux besoins d'analytique opérationnelle et d'IA.

Ajouts nécessaires Gouvernance IA :

- Expérience démontrée dans l'élaboration et la mise en oeuvre de cadres de gouvernance en IA, incluant des politiques, standards et processus alignés avec les meilleures pratiques (ex. : ISO/IEC 42001, principes éthiques, cadre de l'OCDE, etc.) ;

- Élaborer une approche structurante en gouvernance IA tout assurant un accompagnement concret pour la réussite des projets IA ;

- Contribution significative à des projets d'envergure en gouvernance technologique ou IA, incluant des rôles de leadership ou de coordination ;

- Capacité à définir des indicateurs de performance clés (KPI) et des mécanismes de suivi pour mesurer l'efficacité de la gouvernance en IA (ex. : audits d'algorithmes, suivi des biais, imputabilité).

- Leadership mobilisateur et aptitude à influencer des parties prenantes variées, incluant TI, juridique, éthique, affaires, RH, etc., dans des environnements complexes ou matriciels ;

- Connaissance des risques propres à l'IA (biais, transparence, explicabilité, sécurité, respect de la vie privée) et habileté à intégrer ces enjeux dans un cadre de gouvernance ;

- Expérience en animation d'ateliers, consultations ou comités multi-acteurs pour la co-construction de cadres ou politiques en IA ;

- Maîtrise des enjeux réglementaires émergents liés à l'IA (ex. : Loi 25, AI Act européen, exigences de reddition de comptes) ;

- Connaissance des outils technologiques du marché pour la gestion de la gouvernance IA.

Ajouts nécessaires Stratégie IA :

- Expérience concrète dans l'élaboration et l'opérationnalisation d'une stratégie IA ;

- Rôle clé dans l'implantation de projets IA d'envergure ;

- Compréhension des aspects techniques liés à l'IA ainsi que des capacités technologiques requises .

- Capable de définir les indicateur clés (OKR) ;

- Habileté à identifier les opportunités d'IA et à en mesurer le retour sur investissement ;

- Compréhension des risques inhérents à l'IA et compréhension des aspects éthiques ;

- Démontrer un leadership et une habilité à influencer dans une organisation comprenant de multiples parties prenantes ;

- Approche pragmatique axée sur la livraison rapide de résultats tangibles ;

- Connaissances des technologies existantes dans les plateformes déployées (ex. : Databricks, Collibra, Artifactory).