Product Owner Solutions IA H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : Salaire selon profilLocalisation : Croix, FranceDate de démarrage :2 à 4 semainesMode de travail : HybridePublié le : 7 juillet 2026Le besoinProfil Senior, 9 ans d'expérience minimum - Poste basé à Croix Secteur : Banque / FinanceEn tant que Product Owner Solutions IA, vous êtes le chef d'orchestre produit sur le périmètre IA au sein d'un acteur du secteur bancaire : vous définissez la vision et la roadmap, alignez les parties prenantes (métier, Data, IT) sur les priorités, et conduisez la réalisation des cas d'usage en mode agile pour maximiser la création de valeur business. Votre rôle couvre l'ensemble du spectre de l'IA, depuis les solutions de Machine Learning traditionnelles (scoring de crédit, modèles prédictifs) jusqu'aux innovations en IA Générative (agents conversationnels, RAG, LLMs).Vos principales missions :Vision & Stratégie Produit IA : porter la vision produit des solutions d'IA en étroite collaboration avec les équipes métier, identifier les opportunités d'usage de l'IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité).Gestion du Backlog & Priorisation : être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA, traduire les besoins métier en features et user stories, alimenter et maintenir le backlog, arbitrer les priorités selon la valeur ajoutée attendue, le feedback utilisateur et les contraintes (réglementaires, techniques, ROI).Pilotage de la Delivery Agile : organiser et animer les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivre l'avancement des développements, assurer la levée des obstacles en coordination avec les autres départements, veiller au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquer de manière proactive sur l'avancement auprès des sponsors.Coordination Métiers-Data-IT : jouer le rôle d'interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité...) et les métiers sponsors, co-construire les solutions avec les experts métier et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT.Crédit & Risque (Scoring) - Use cases Machine Learning traditionnels : piloter les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d'octroi, scores comportementaux), concevoir et suivre les projets d'optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles en explorant des approches innovantes, s'assurer que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque et respectent les exigences réglementaires bancaires, veiller à la mise en production et au monitoring des modèles (détection de dérive, recalibrage) en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque.Profil recherchéManagement de Produit & Agilité : expérience confirmée en tant que Product Owner (ou poste équivalent) dans un contexte agile, capacité à définir une vision produit, gérer un backlog, rédiger des user stories et animer une équipe agile multidisciplinaire. Une certification Product Owner ou Scrum Master serait un plus.Credit Scoring & Risque de crédit : expérience sur des problématiques de crédit à la consommation ou banque (conception/évolution de modèles de scoring d'octroi et comportemental, pilotage de la performance AUC/Gini, taux de défaut, coût du risque, monitoring et recalibrage), en lien avec les équipes Risque/Conformité et les exigences réglementaires du secteur bancaire.Culture Data Science & IA : solide culture des technologies Data et IA, compréhension des concepts clés du Machine Learning (modèles prédictifs supervisés, scoring, etc.) ainsi que des approches d'IA Générative (LLMs, agents conversationnels...), capacité à échanger avec des Data Scientists sur la performance d'un modèle ou le fine-tuning d'un LLM, veille active sur les avancées du domaine (OpenAI, HuggingFace, LangChain, etc.).Coordination Technique & MLOps : bonne compréhension de l'écosystème Data Engineering/MLOps, aptitude à participer aux discussions techniques sur l'architecture des solutions IA, connaissance idéale du cycle de vie d'un modèle ML (prototypage, mise en production Cloud, conteneurisation Docker/Kubernetes, pipelines automatisés, monitoring du data drift et de la performance), compréhension des contraintes d'échelle et de sécurité propres au secteur bancaire.Outils & Méthodologies : maîtrise des outils de gestion agile et de collaboration (JIRA, Confluence, etc.), expérience idéale en environnement Azure/Databricks ou équivalent, connaissance appréciée des enjeux réglementaires bancaires (réglementations sur le scoring crédit, contraintes de conformité).Leadership & Soft Skills : excellente communication, capacité à vulgariser les sujets techniques, aptitude à embarquer les métiers dans une vision, à négocier les priorités avec diplomatie et à créer un esprit d'équipe positif.Parcours et motivation : environ 5 à 7 ans d'expérience professionnelle, dont une part significative en gestion de produit digital ou en pilotage de projets Data/IA dans le secteur bancaire ou financier, aisance pour naviguer entre technique et métiers, idéalement une expérience de collaboration avec des profils variés (Risque, Paiement, Marketing, Conformité, etc.), passion pour l'innovation en IA et les approches d'IA Générative.