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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

• 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 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

• 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

• 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

• 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