Manager, Applied AI/ML, Data Science & Engineering

Job Requisition ID #

26WD98753

26WD98753 Manager, Applied AI/ML, Data Science & Engineering

French translation to follow!/Traduction française à suivre!

Position Overview
We are hiring an engineering manager to lead a multidisciplinary team working across applied AI/ML engineering, data science, infrastructure, and production data systems. This manager will directly support senior and principal-level individual contributors, including Applied AI/ML Engineers and Data Scientists, and will be responsible for helping the team execute effectively in a fast-changing technical environment.

This is not a traditional people-management role where the operating model is already fully defined. Engineering processes, delivery norms, quality expectations, AI/ML evaluation practices, and team workflows are all evolving rapidly as applied AI changes how software and data products are built. The right person will be energized by that uncertainty. They will bring structure without creating bureaucracy, help the team adapt quickly, and create an environment where strong technical generalists can do their best work. We need this person to have a high level of curiosity and flexibility, able to introduce and advocate for new ways of using AI tools in software development and delivery.
This person will manage and work with teams operating across Canada, India, Europe, and North America. They must be highly effective in distributed, asynchronous collaboration and able to build trust, clarity, and momentum across time zones.

Applied AI and data science teams are operating in a period of major change. The tools, processes, quality standards, and delivery expectations that worked for traditional software or analytics work may not be sufficient for modern AI-enabled systems. This role is critical because the team needs a manager who can help define new ways of working while still delivering meaningful outcomes.
The right manager will help the team move through uncertainty with confidence: creating enough structure to make progress, enough flexibility to adapt, and enough curiosity to keep learning as the field changes.

Responsibilities
Manage and grow a team of senior and principal-level engineers and data scientists working on applied AI/ML-enabled systems, data products, and platform capabilities

Create clarity in ambiguous technical and organizational environments by helping the team define priorities, execution plans, decision points, and success criteria

Build operating rhythms that work across India, Europe, and North America, including effective async communication, meeting discipline, handoff practices, and documentation norms

Partner closely with senior technical ICs to translate strategy and ambiguous opportunities into scoped initiatives, milestones, and measurable outcomes

Help the team navigate rapidly changing AI/ML engineering practices, including evolving norms around prototyping, evaluation, production readiness, quality, governance, and operational ownership

Drive continuous improvement in team processes without assuming that legacy engineering models are always the right fit for AI-driven work

Support cross-functional execution across engineering, data science, product, analytics, infrastructure, quality, and business stakeholders

Coach team members on communication, prioritization, technical judgment, stakeholder management, and working effectively across distributed teams

Identify risks, dependencies, bottlenecks, and unclear ownership early, then help the team resolve them pragmatically

Foster a team culture grounded in curiosity, adaptability, technical rigor, accountability, and psychological safety

Balance delivery pressure with sustainable team health, ensuring the team can move quickly without losing quality or focus

Recruit, onboard, and develop strong generalist technical talent capable of working across AI/ML, infrastructure, data systems, quality, and execution

Minimum Qualifications
Experience managing technical teams in engineering, applied AI/ML, data science, data platforms, or adjacent domains

Ability to lead senior and principal-level ICs without needing to be the deepest expert in every area

Strong understanding of modern software, data, and AI/ML delivery practices, with enough technical depth to ask good questions, identify risks, and facilitate sound decisions

Comfort operating in environments where processes are still forming, changing, or being actively redefined

High adaptability and curiosity about how AI/ML is changing engineering practice, team structure, delivery models, and quality expectations

Strong cross-functional leadership skills, especially in ambiguous initiatives involving engineering, data science, infrastructure, QA, product, and business stakeholders

Excellent written communication, including planning docs, status updates, decision summaries, stakeholder updates, and async team communication

Excellent verbal communication, including facilitation, coaching, conflict resolution, and executive or cross-functional updates

Experience working with globally distributed teams, especially across India, Europe, and North America

Strong project and execution management skills, including planning, dependency tracking, prioritization, and risk management

A generalist mindset and willingness to engage across areas such as DevOps, AWS/cloud operations, data systems, infrastructure, quality, and delivery planning

Demonstrated ability to create team focus and accountability without over-prescribing solutions or slowing down strong ICs

The Ideal Candidate
The team has clear priorities, strong execution habits, and a shared understanding of what matters most

Senior and principal ICs feel supported, challenged, and empowered rather than micromanaged

Distributed collaboration improves across Canada, India, Europe, and North America

The team adapts quickly as applied AI engineering practices evolve.

Delivery becomes more predictable without reducing experimentation, curiosity, or technical ambition

Engineering quality, communication, and operational ownership improve over time

The manager becomes a trusted partner to both technical ICs and cross-functional stakeholders

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26WD98753 Responsable IA/ML appliquée, science des données et ingénierie
Présentation du poste
Nous recherchons un responsable d’ingénierie pour diriger une équipe pluridisciplinaire travaillant dans les domaines de l’ingénierie IA/ML appliquée, de la science des données, de l’infrastructure et des systèmes de données de production. Ce responsable accompagnera directement des collaborateurs seniors et principaux, notamment des ingénieurs IA/ML appliquée et des data scientists, et sera chargé d’aider l’équipe à mener à bien ses missions dans un environnement technique en constante évolution.

Il ne s’agit pas d’un poste classique de gestion du personnel où le modèle opérationnel est déjà entièrement défini. Les processus d’ingénierie, les normes de livraison, les exigences de qualité, les pratiques d’évaluation de l’IA et du ML, ainsi que les flux de travail de l’équipe évoluent tous rapidement, à mesure que l’IA appliquée transforme la manière dont les logiciels et les produits de données sont développés.
La personne idéale tirera son énergie de cette incertitude. Elle apportera de la structure sans créer de bureaucratie, aidera l’équipe à s’adapter rapidement et créera un environnement dans lequel des généralistes techniques chevronnés pourront donner le meilleur d’eux-mêmes. Nous recherchons une personne dotée d’un haut niveau de curiosité et de flexibilité, capable d’introduire et de promouvoir de nouvelles façons d’utiliser les outils d’IA dans le développement et la livraison de logiciels.
Cette personne dirigera et travaillera avec des équipes réparties au Canada, en Inde, en Europe et en Amérique du Nord. Elle devra faire preuve d’une grande efficacité dans la collaboration distribuée et asynchrone, et être capable d’instaurer la confiance, la clarté et la dynamique malgré les décalages horaires.

Les équipes d’IA appliquée et de science des données évoluent dans une période de changements majeurs. Les outils, les processus, les normes de qualité et les attentes en matière de livraison qui fonctionnaient pour les logiciels traditionnels ou les travaux d’analyse peuvent ne plus suffire pour les systèmes modernes basés sur l’IA. Ce poste est essentiel, car l’équipe a besoin d’un responsable capable de définir de nouvelles méthodes de travail tout en continuant à produire des résultats significatifs.
Le responsable idéal aidera l’équipe à traverser l’incertitude avec confiance : en créant suffisamment de structure pour progresser, suffisamment de flexibilité pour s’adapter et suffisamment de curiosité pour continuer à apprendre à mesure que le domaine évolue.

Responsabilités
Gérer et développer une équipe d’ingénieurs et de data scientists de niveau senior et principal travaillant sur des systèmes basés sur l’IA/ML appliquée, des produits de données et des fonctionnalités de plateforme

Apporter de la clarté dans des environnements techniques et organisationnels ambigus en aidant l’équipe à définir les priorités, les plans d’exécution, les points de décision et les critères de réussite

Mettre en place des rythmes de fonctionnement adaptés à l’Inde, à l’Europe et à l’Amérique du Nord, notamment une communication asynchrone efficace, une discipline de réunion, des pratiques de passation de tâches et des normes de documentation

Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs techniques seniors pour traduire la stratégie et les opportunités ambiguës en initiatives bien définies, en jalons et en résultats mesurables

Aider l’équipe à s’adapter aux pratiques d’ingénierie IA/ML en constante évolution, y compris les normes changeantes en matière de prototypage, d’évaluation, de préparation à la production, de qualité, de gouvernance et de responsabilité opérationnelle

Favoriser l’amélioration continue des processus de l’équipe sans partir du principe que les modèles d’ingénierie traditionnels sont toujours adaptés au travail axé sur l’IA

Soutenir la mise en œuvre transversale entre l’ingénierie, la science des données, le produit, l’analyse, l’infrastructure, la qualité et les parties prenantes métier

Accompagner les membres de l’équipe en matière de communication, de hiérarchisation des priorités, de jugement technique, de gestion des parties prenantes et de collaboration efficace au sein d’équipes distribuées

Identifier rapidement les risques, les dépendances, les goulots d’étranglement et les responsabilités floues, puis aider l’équipe à les résoudre de manière pragmatique

Favoriser une culture d’équipe fondée sur la curiosité, l’adaptabilité, la rigueur technique, la responsabilité et la sécurité psychologique

Trouver un équilibre entre la pression liée à la livraison et le bien-être durable de l’équipe, en veillant à ce que celle-ci puisse avancer rapidement sans perdre en qualité ni en concentration

Recruter, intégrer et développer des talents techniques généralistes solides, capables de travailler dans les domaines de l’IA/ML, de l’infrastructure, des systèmes de données, de la qualité et de l’exécution

Qualifications minimales
Expérience dans la gestion d’équipes techniques en ingénierie, en IA/ML appliquée, en science des données, en plateformes de données ou dans des domaines connexes

Capacité à diriger des ingénieurs seniors et principaux sans avoir besoin d’être l’expert le plus chevronné dans chaque domaine

Solide compréhension des pratiques modernes de développement logiciel, de gestion des données et de mise en œuvre de l’IA/ML, avec une expertise technique suffisante pour poser les bonnes questions, identifier les risques et faciliter la prise de décisions éclairées

Aisance à travailler dans des environnements où les processus sont encore en cours de formation, d’évolution ou de redéfinition active

Grande capacité d’adaptation et curiosité quant à la manière dont l’IA et l’apprentissage automatique transforment les pratiques d’ingénierie, la structure des équipes, les modèles de livraison et les attentes en matière de qualité

Solides compétences en leadership interfonctionnel, en particulier dans le cadre d’initiatives ambiguës impliquant des parties prenantes issues de l’ingénierie, de la science des données, de l’infrastructure, de l’assurance qualité, des produits et des activités commerciales

Excellentes compétences en communication écrite, notamment pour la rédaction de documents de planification, de rapports d’avancement, de résumés de décisions, de mises à jour destinées aux parties prenantes et de communications asynchrones au sein de l’équipe

Excellentes compétences en communication orale, notamment en matière d’animation, d’accompagnement, de résolution de conflits et de comptes rendus à la direction ou aux équipes transversales

Expérience de travail avec des équipes réparties à l’échelle mondiale, notamment en Inde, en Europe et en Amérique du Nord

Solides compétences en gestion de projet et d’exécution, notamment en matière de planification, de suivi des dépendances, de hiérarchisation des priorités et de gestion des risques

Esprit généraliste et volonté de s’impliquer dans des domaines tels que le DevOps, les opérations AWS/cloud, les systèmes de données, l’infrastructure, la qualité et la planification de la livraison

Capacité avérée à susciter l’engagement et la responsabilité au sein de l’équipe sans imposer de solutions de manière excessive ni freiner les ingénieurs individuels (IC) performants

Le candidat idéal
L’équipe dispose de priorités claires, de solides habitudes d’exécution et d’une vision commune de ce qui importe le plus

Les ingénieurs individuels (IC) seniors et principaux se sentent soutenus, stimulés et responsabilisés plutôt que soumis à une microgestion

La collaboration à distance s’améliore entre le Canada, l’Inde, l’Europe et l’Amérique du Nord

L’équipe s’adapte rapidement à l’évolution des pratiques d’ingénierie en IA appliquée.

La livraison devient plus prévisible sans pour autant réduire l’expérimentation, la curiosité ou l’ambition technique

La qualité de l’ingénierie, la communication et la prise en charge opérationnelle s’améliorent au fil du temps

Le responsable devient un partenaire de confiance tant pour les ingénieurs techniques que pour les parties prenantes interfonctionnelles

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