POSTE : Chef de Projet IA H/F DESCRIPTION : Principales responsabilités : 1. Gestion de projet - Diriger la planification, l'exécution et la livraison de projets d'IA/ML au sein d'équipes interfonctionnelles - Définir les périmètres, les feuilles de route et les indicateurs clés de performance du projet avec les parties prenantes internes et les clients - Coordonner avec les scientifiques des données, les ingénieurs d'appel, les développeurs et les équipes d'assurance qualité - Gérer les risques, les délais et les demandes de changement dans des méthodologies agiles et hybrides 2. Stratégie et mise en oeuvre de l'IA - Traduire les problèmes commerciaux en solutions basées sur l'IA à l'aide de modèles LLM, NLP, RAG et ML - Examiner les architectures de projet et assurer l'alignement avec les meilleures pratiques techniques - Soutenir l'évaluation du modèle, l'analyse des performances et la validation dans le monde réel - Collaborer à l'ingénierie rapide, à la sélection de bases de données vectorielles et à la conception d'inférences 3. Gestion des parties prenantes - Agir en tant que point de contact principal pour les parties prenantes internes et externes - Assurer une communication claire sur les livrables, les priorités et les défis - Faciliter les démonstrations clients, les revues de sprint et les mises à jour exécutives 4. Gouvernance et conformité - S'assurer que les projets d'IA sont conformes aux normes éthiques de l'IA et aux lois sur la confidentialité des données (RGPD, etc.) - Travailler en étroite collaboration avec les équipes juridiques et de conformité pour maintenir la transparence et la responsabilité - Maintenir une documentation structurée, des pistes d'audit et des registres des risques PROFIL : Expérience : - 5+ années d'expérience en gestion de projet (au moins 2 ans sur des projets IA/ML/NLP/LLM) Éducation : - Baccalauréat ou maîtrise en informatique, IA, science des données ou dans une discipline connexe - Certifications telles que PMP, Scrum Master ou AI Product Management (préféré) Compréhension technique (indispensable) : - Compréhension générale du cycle de vie de l'IA/ML, du LLM, du NLP et de l'infrastructure cloud - Familiarité avec des outils comme Jira, Confluence, Git, Miro ou ClickUp - Connaissance des frameworks tels que LangChain, RAG, HuggingFace Transformers - Confortable dans la révision des notebooks Python, des pipelines ML Ops ou des workflows de données (pas de codage pratique, mais confortable dans l'interface avec les développeurs) Compétences générales : - Excellentes compétences en organisation, en leadership et en négociation - Solides capacités de communication et d'alignement des parties prenantes - Adaptabilité aux tendances en évolution rapide de l'IA et aux pivots de produits - Axé sur les résultats avec un esprit commercial et technique pointu