Product Owner Intelligence Artificielle H/F - 92

La structure est spécialisée dans le secteur de la finance sur des sujets de haute technologie.Fed IT, cabinet entièrement dédié aux recrutements spécialisés sur les métiers de l'informatique (Infra, Data, Développement, MOA, MOE, Management), recherche pour un de ses clients dans le secteur de la Finance, un ou une : Product Owner Intelligence Artificielle (H/F). Le poste est à pourvoir dans le cadre d'un CDI chez le client final.

Rattaché au Responsable SI & Projet, vous pilotez la feuille de route IA de l'entreprise. Véritable chef d'orchestre, vous définissez, priorisez et délivrez les produits et fonctionnalités basés sur l'IA, en alignant les enjeux métiers, techniques et éthiques. Vous serez le garant de la valeur apportée par l'IA, et vous instaurez une culture Data-Driven et responsable. A ce titre, vos principales missions seront :
- Gestion le Back Log IA : centraliser, prioriser et structurer les demandes IA (nouveaux cas d'usage, évolutions de modèles, améliorations) dans un Back Log clair et actionnable ;
- Coordonner des intervenants : orchestrer la collaboration entre consultants externes, Data Scientists, Data Engineers, Développeurs et UX Designers pour assurer la cohérence et la pertinence des livrables ;
- Rédiger les spécifications fonctionnelles de manière précise (user stories, scénarios de tests) intégrant les exigences métiers, techniques et réglementaires liées à l'IA ;
- Suivre les projets et release management : planifier les livraisons, suivre l'avancement (jalons, sprints, KPIs) et valider les releases IA auprès des parties prenantes ;
- Pilotage les tests et validations : coordonner les phases de tests (validation des performances modèles, tests d'intégration, tests utilisateurs) et garantir la conformité des solutions IA ;
- Assurer une veille technologique et benchmarks sur le périmètre, surveiller les innovations IA, évaluer de nouvelles technologies et proposer des Proofs of Concept pour anticiper les évolutions du marché ;
- Piloter la qualité et l'éthique : s'assurer du respect des bonnes pratiques MLOPS, de la gouvernance des données (biais, confidentialité) et des exigences RGPD...