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• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez 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. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Application / Pipeline Documentation technique Compétences techniques Python - Confirmé - Impératif Design Applicatif - Confirmé - Impératif Workflow/Evaluation GenAI - Junior - Important GCP - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Une des solutions que nous proposons à nos Business Units (BU) est un Chatbot. Ce chatbot est basé sur la GenIA (Model Gemini). Nous avons maintenant un orchestrateur GenAI et un agent/assistant GenAI qui gère les réponses relatives à la FAQ. Nous allons aussi intégrer d’autres agents/assistants venant d’autres domaines comme le produit. Notre chatbot est à destination de nos clients finaux qui parcourent les sites Leroymerlin de nos différentes BUs afin de les aider sur des parcours prédéfinis ou affiner leur intention et sélectionner les informations pertinentes de la FAQ ou de la recherche d’un produit. OBJET DE LA MISSION : Nous recherchons un développeur expérimenté passionné par l'IA qui rejoindra une équipe agile (3 devs, 1 PO) et travaillera en collaboration avec nos experts Data et Ops. Au delà des compétences techniques, ce développeur doit être curieux car l'écosystème GenAI change chaque semaine. Veille technique et expérimentation de nouvelles approches sont nécessaires. De plus, nous attendons de la pro-activité et de la débrouillardise.

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 œuvre 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.