Intervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la performance et la valeur générée par les solutions IA.
Missions principales
Cadrage et qualification des cas d’usage : animer des ateliers de cadrage, évaluer la faisabilité, définir les critères de succès et intégrer les exigences liées aux données et contrôles
Pilotage du delivery & coordination multi-acteurs : construire et piloter le plan de delivery, orchestrer les parties prenantes (métiers, IT, data, IA), garantir la qualité des livrables fonctionnels
Recette & décision go/no-go : préparer et animer les revues de jalons, organiser la recette fonctionnelle (UAT) et coordonner les validations finales
Adoption, déploiement & mesure de la valeur : définir et piloter le plan de déploiement, contribuer à la formation et support, suivre les KPI d’usage et mesurer la valeur générée
Qualité & fiabilité : définir les règles de qualité fonctionnelle, mettre en place des contrôles et suivi des écarts
Industrialisation & réutilisation : capitaliser sur les retours d’expérience, standardiser les bonnes pratiques, contribuer à la création de templates et référentiels de delivery
Compétences attendues
Expertise sur les solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) et leurs limites
Connaissance fonctionnelle des architectures RAG et structuration des données pour l’IA
Compréhension des principes MLOps au niveau utilisateur
Formation Bac +5 (ingénieur, data science, digital, produit ou SI)
Expérience en environnement transverse (métiers, DSI, data, IA)
Compétences en Product Management : roadmap, backlog, priorisation, MVP
Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban)
Pilotage multi-projets et gestion des dépendances
Compétences AMOA : expression de besoins, animation d’ateliers, rédaction de spécifications
Profil recherché
Expérience sur des missions similaires en environnement IA ou digital
Capacité à coordonner et fédérer des équipes transverses
Anglais intermédiaire (B1/B2) – environnement international
Français courant
Livrables attendus : dossier de cadrage, backlog et roadmap, spécifications fonctionnelles, plan de recette et PV, plan de déploiement et adoption, retours d’expérience et templates de delivery IA
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