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Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’implémentation d’un modèle User Needs appliqué aux offres d’information, intégrant des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), le Product Owner interviendra depuis la phase R&D jusqu’à la mise en production. Missions principales Assurer le rôle de Product Owner sur le projet : cadrage du périmètre fonctionnel, gestion du backlog, définition et suivi de la roadmap. Identifier, prioriser et spécifier les besoins utilisateurs. Rédiger les user stories , spécifications fonctionnelles et tests d’acceptation. Co-construire la roadmap avec les différentes parties prenantes (produit, design, développement, qualité). Suivre les développements et garantir leur conformité aux besoins exprimés et aux objectifs définis. Réaliser la recette fonctionnelle et accompagner la mise en production. Participer aux cérémonies agiles (sprint planning, rétrospective, refinements, etc.). Animer ou co-animer des ateliers de conception avec UX. Documenter les fonctionnalités et pratiques IA liées au projet. Assurer la communication régulière auprès des sponsors et parties prenantes. Proposer des évolutions, améliorer en continu le produit et veiller au respect des objectifs business et réglementaires. Effectuer une veille technologique et concurrentielle sur l’IA et les médias numériques. Compétences requises : Gestion de produit & PO : backlog, user stories, roadmap, KPI, agilité. Expertise IA & Data : expérience avec des modèles de langage, compréhension des solutions disponibles et de leur cadre réglementaire. Méthodologie : Product Discovery, prototypage, tests utilisateurs, amélioration continue. Expérience médias : compréhension des besoins éditoriaux et des enjeux numériques. Soft skills : pédagogie, communication claire, capacité à vulgariser l’IA auprès de non-techniques, gestion multi-interlocuteurs.

Contexte La Direction Stratégie & Architecture d’Entreprise assure le lien entre la stratégie du groupe et les feuilles de route IT. Elle définit les normes, standards et patterns à privilégier, garantit la cohérence globale de l’architecture et veille à ce que l’entreprise investisse au bon moment dans les bons systèmes et services. L’équipe accompagne également les Directions Métiers dans la transformation stratégique du SI et intervient sur trois axes principaux : Proximité avec les Directions Métiers : soutien à la construction de la vision cible des SI métier. Accompagnement des projets de transformation SI : alignement avec le plan stratégique et cohérence avec le cadre de référence. Diffusion et valorisation du patrimoine informatique : mise à disposition de référentiels capacitaires et partage de la connaissance. Missions principales Réaliser des études de transformation cible du SI, avec un niveau de restitution adapté aux instances managériales, dans une démarche d’architecture d’entreprise. Assurer la cohérence des solutions avec le cadre de référence et les exigences non fonctionnelles. Instruire avec le métier, les experts techniques et les architectes les scénarios d’architecture, les estimations de coûts ("T-Shirt Sizing") et les différentes trajectoires pour atteindre la cible. Faire valider les solutions cibles auprès de la direction informatique. Accompagner les Directions SI et Métiers dans la construction de leur stratégie de transformation SI (Schéma Directeur SI) et de la feuille de route associée. Alimenter, documenter et cartographier les référentiels et principes d’architecture.

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.