Principales missions : Vision & Stratégie Produit IA : Définir la stratégie des solutions IA en collaboration avec les équipes métier, en identifiant les opportunités dans les domaines du Risque, du Paiement, du Digital, etc., et en priorisant les projets selon leur valeur et faisabilité. Gestion du Backlog & Priorisation : Coordonner et prioriser les initiatives en Data Science et IA en traduisant les besoins métier en fonctionnalités, en maintenant le backlog et en arbitrant les priorités pour maximiser l?impact business à chaque sprint. Pilotage du Delivery Agile : Superviser la livraison des projets IA via des méthodologies agile (Scrum/Kanban), organiser les cérémonies, suivre l?avancement, lever les obstacles, et garantir le respect des délais, du budget et de la qualité, tout en communiquant avec les sponsors. Coordination Métiers?Data?IT : Servir d?interface entre les équipes Data Science, IT et métiers, en facilitant la co-construction de solutions adaptées, en intégrant les contraintes techniques et en assurant une mise en ?uvre fluide. Crédit & Risque (Scoring) ? Use cases « Machine Learning » classiques : Piloter l?évolution des modèles de scoring crédit (octroi, scores comportementaux), en concevant, expérimentant, déployant et en monitorant les modèles en collaboration avec Risque et Validation, en s?assurant qu?ils respectent les normes réglementaires et qu?ils améliorent la stabilité du coût du risque. IA Générative & Agents : Explorer et déployer des cas d?usage liés à l?IA générative, tels que chatbots, assistants cognitifs ou systèmes avec LLM/RAG, pour automatiser l?analyse de documents, soutenir les équipes internes ou enrichir le support client, en définissant objectifs et indicateurs de performance.