Principales missions :<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> 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.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Le poste requiert des qualités de rigueur, autonomie, communication, agilité et dynamisme pour mener à bien les missions.<br/> <br/> <br/> <br/> Management de Produit & Agilité<br/> <br/> Expérience confirmée en tant que Product Owner ou poste équivalent dans un environnement agile.<br/> <br/> Capacité à définir une vision produit, gérer un backlog, rédiger des user stories et animer une équipe multidisciplinaire.<br/> <br/> Une certification Product Owner ou Scrum Master constitue un atout.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Culture Data Science & IA<br/> <br/> Connaissances solides en Data et IA, notamment les concepts de Machine Learning et d?IA Générative (LLMs, agents conversationnels?).<br/> <br/> Capacité à dialoguer avec des Data Scientists sur la performance de modèles ou le fine-tuning d?un LLM.<br/> <br/> Veille sur les avancées du domaine et application concrète aux cas métier.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Coordination Technique & MLOps<br/> <br/> Bonne compréhension de l?écosystème Data Engineering et MLOps.<br/> <br/> Participation aux discussions techniques sur l?architecture IA.<br/> <br/> Maîtrise du cycle de vie d?un modèle ML, depuis le prototypage jusqu?à la mise en production (Azure, Docker, Kubernetes, pipelines automatisés, monitoring).<br/> <br/> Capacité à challenger et soutenir techniquement tout en respectant les contraintes de secteur bancaire.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Outils & Méthodologies<br/> <br/> Maîtrise des outils de gestion agile (JIRA, Confluence) pour un suivi transparent et une bonne documentation.<br/> <br/> Expérience avec la data, le cloud (Azure/Databricks ou équivalent).<br/> <br/> Connaissance des enjeux réglementaires bancaires (scoring crédit, conformité) appréciée.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Leadership & Soft Skills<br/> <br/> Excellentes capacités de communication et vulgarisation technique.<br/> <br/> Compétences pour embarquer les équipes métier, négocier avec diplomatie et créer un environnement positif.<br/> <br/> Leadership naturel pour fédérer autour des projets IA, influencer et gérer le changement.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Parcours et motivation<br/> <br/> 5 à 7 ans d?expérience en gestion de produit digital ou projets Data/IA.<br/> <br/> Facilité à naviguer entre aspects techniques et métier, notamment modélisation ML et architecture SI.<br/> <br/> Expérience dans des environnements collaboratifs avec Risque, Paiement, Marketing ou Conformité est un plus.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Votre profil<br/> Vous souhaitez un rôle combinant exécution et stratégie, avec passion pour l?innovation IA. Enthousiaste pour les avancées en IA Générative et méthodes d?automatisation via agents intelligents.<br/> <br/> <br/> <br/> Compétences requises<br/> <br/> Gen AI : Expert<br/> <br/> Agile : Expert<br/> <br/> <br/>