Descriptif du poste: Dans le cadre de notre, la prestation de Product Owner Data couvre les activités suivantes : Il s'agit de : * Structuration et pilotage du backlog : Le ou la Product Owner Data construit, priorise et maintient le backlog produit, rédige les user stories, définit les critères d'acceptation et assure leur mise à jour continue en lien avec la DST. * Pilotage opérationnel et coordination technique : Il ou elle pilote la mise en œuvre du produit, coordonne les équipes techniques, suit les développements et contribue aux arbitrages, tout en anticipant les risques et dépendances. * Garantie de la livraison (data delivery) : Il ou elle s'assure que les fonctionnalités et données livrées répondent aux besoins exprimés, pilote les phases de validation (tests, recettes) et veille à la qualité des livraisons. * Préparation et suivi du déploiement : Il ou elle organise le déploiement progressif du produit, définit les critères de succès et prend en compte les retours utilisateurs pour améliorer la solution. * Interface avec les métiers : Interlocuteur privilégié des représentants métier (DST), il ou elle recueille et priorise les besoins, et veille à leur bonne traduction dans le backlog. * Coordination interne : Il ou elle pilote les interactions avec les entités internes (DSN, RSSI, OPS.) et veille au respect des processus ainsi qu'à l'intégration du produit dans le SI. * Suivi et reporting : Il ou elle met en place un suivi de l'avancement (Gantt, indicateurs, tableaux de bord), identifie les risques et assure un reporting régulier auprès des instances de pilotage. Documentation projet : Il ou elle supervise la production et la mise à jour de la documentation (cadrage, backlog, conception, exploitation) afin d'assurer la traçabilité et le maintien en condition opérationnelle du produit. Profil recherché: Profil attendu :  Le ou la candidat(e) devra justifier de compétences solides en pilotage de projets data et en intelligence artificielle, notamment autour des technologies de type Large Language Model (LLM), du NLP et des architectures RAG.  Une bonne connaissance des environnements de déploiement conteneurisés (Kubernetes), ainsi que des bases de données (relationnelles et stockage objet, vectorisé), est requise afin de comprendre les contraintes techniques du projet et d'interagir efficacement avec les équipes techniques.  Il ou elle devra disposer d'une bonne compréhension des enjeux de qualité des données, de sécurité et de cadre réglementaire. Une expérience confirmée en structuration et gestion de backlog, en méthodes agiles, ainsi qu'en coordination d'équipes métiers et techniques est attendue.  Il ou elle devra également être capable d'accompagner les utilisateurs, de formaliser les besoins et d'évoluer dans un environnement exigeant et complexe, impliquant de multiples parties prenantes.