POSTE : Chef de Projet IA H/F DESCRIPTION : 1. Gestion de Projets Copilot & IA - Piloter la planification, l'exécution et la livraison de projets d'agents conversationnels basés sur Copilot Studio auprès des équipes transverses. - Définir le périmètre des projets, les roadmaps et les KPIs avec les parties prenantes internes et les clients. - Coordonner les interactions entre les data scientists, les Prompt Engineers, les développeurs et les équipes QA. - Gérer les risques, les délais et les demandes de changement via des méthodologies Agiles ou hybrides. 2. Stratégie et Implémentation IA - Traduire les problématiques métier en solutions concrètes utilisant Microsoft Copilot Studio, le NLP et les modèles GPT via Azure OpenAI. - Examiner les architectures de projets pour garantir l'alignement avec les meilleures pratiques techniques de l'écosystème Microsoft. - Soutenir l'évaluation des performances des copilotes et leur validation en conditions réelles. - Collaborer sur le design de l'ingénierie de prompt, la sélection des bases de données vectorielles (Azure AI Search) et le design de l'inférence. 3. Gestion des Parties Prenantes - Agir en tant que point de contact principal pour les interlocuteurs internes et externes. - Assurer une communication claire sur les livrables, les priorités et les défis techniques. - Faciliter les démos clients, les revues de sprint et les points d'avancement avec la direction. 4. Gouvernance et Conformité - Garantir que les projets de Copilotes respectent les standards d'IA éthique et les lois sur la confidentialité des données (RGPD). - Travailler étroitement avec les équipes juridiques pour maintenir la transparence et la responsabilité des solutions déployées. - Tenir à jour la documentation structurée, les registres de risques et les pistes d'audit. PROFIL : Profil & Prérequis - Expérience : Plus de 5 ans en gestion de projet, dont au moins 2 ans sur des projets IA/LLM/NLP. - Formation : Bac +5 en Informatique, IA, Data Science ou discipline connexe. Les certifications PMP, Scrum Master ou AI Product Management sont un plus. - Compréhension Technique (Indispensable) : * Compréhension globale du cycle de vie IA/ML et des infrastructures Cloud (Azure). - Maîtrise des outils de gestion : Jira, Confluence, Git, Miro. - Connaissance des frameworks comme LangChain, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l'intégration de modèles via API. - Capacité à challenger des workflows de données ou des pipelines ML Ops sans nécessairement coder soi-même. Soft Skills - Excellentes capacités d'organisation, de leadership et de négociation. - Forte aptitude à la communication et à l'alignement des parties prenantes. - Adaptabilité aux évolutions rapides des tendances de l'IA (notamment les mises à jour de Microsoft Copilot). - Esprit axé sur les résultats avec une double vision business et technique.