Contexte de la mission Dans le cadre d?un projet stratégique autour de l?IA, vous intervenez sur la mise en place d?un POV Studio IA, une plateforme visant à industrialiser les usages Data Science et IA Générative au sein d?un grand groupe bancaire. Le périmètre couvre : Une plateforme Data Science basée sur Dataiku L?accès aux données du SI Des briques MLOps pour industrialiser les modèles Un socle LLM permettant de développer des cas d?usage en IA générative Vous êtes au c?ur de la Squad Agile, en interface directe entre les métiers, la Data et les équipes techniques. Missions 1. Conception fonctionnelle du Studio IA Concevoir et structurer fonctionnellement la plateforme POV Studio IA Définir les parcours utilisateurs et les cas d?usage IA Intégrer les contraintes liées aux données, MLOps et LLM Garantir la cohérence entre besoins métiers et capacités techniques 2. Recueil des besoins & cadrage Animer les ateliers avec les métiers Formaliser les besoins en user stories détaillées Prioriser les fonctionnalités en lien avec les enjeux business 3. Pilotage fonctionnel & Agile Gérer le backlog produit dans Jira Suivre l?avancement des développements Ajuster les priorités avec le Product Owner et le Chef de projet Participer aux rituels Agile 4. Collaboration avec les équipes techniques Rédiger les spécifications fonctionnelles Travailler étroitement avec Data Engineers et développeurs S?assurer de la faisabilité technique des solutions proposées 5. Tests & validation Définir les stratégies de tests fonctionnels Rédiger les plans de tests et scénarios de recette (XRAY) Exécuter les tests et valider les fonctionnalités Suivre les anomalies 6. Conduite du changement & accompagnement Accompagner les utilisateurs dans l?adoption du Studio IA Produire les supports de formation et documentation Assurer l?assistance fonctionnelle post-déploiement 7. Gestion des risques & conformité Réaliser les analyses de risques métiers Intégrer les contraintes SSI, conformité et juridique Appliquer les exigences réglementaires : RGPD Garantir la sécurité et l?éthique des usages IA 8. Amélioration continue Collecter les retours utilisateurs Analyser les usages de la plateforme Ajuster les priorités et enrichir les fonctionnalités Environnement technique Data Science : Dataiku, Python IA Générative : LLM (architecture, intégration, cas d?usage) Data : SQL / HQL MLOps : concepts d?industrialisation des modèles Outils : Jira, XRAY Méthodologie : Agile Contexte : SI bancaire, Data & IA Accès aux données Accès à des données à caractère personnel via la plateforme Studio IA (production) Respect des exigences de sécurité, confidentialité et conformité