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Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

La mission du Product Analytics Manager consiste principalement à assurer l’accès aux données à travers l’analyse et l’utilisation d’outils en mode self-service. Vos responsabilités : Être le référent de l’outil d’analytics self-service en front-end, tel qu’Amplitude ou Mixpanel. Servir de point de contact principal pour les équipes business concernant l’utilisation de cet outil. Former les équipes business, analytics, ainsi que les nouveaux arrivants, à l’utilisation des outils et à l’analyse des données. Accompagner les équipes commerciales et analytics dans la compréhension des écarts de données entre différentes sources, notamment entre les données front-end et back-end. Collaborer avec les équipes business, analytics et produit pour générer des insights à partir des données front-end, que ce soit par la création de dashboards, l’autonomisation à l’analyse ou la réalisation d’analyses directes. Mettre en place des processus pour monitorer la qualité des données collectées. Maintenir une documentation claire et à jour concernant les événements enregistrés dans l’outil self-service. Travailler en étroite collaboration avec le Data Product Owner responsable des données front-end, afin d’aligner structures et besoins en data. Veiller à ce que les dashboards soient conformes aux besoins exprimés par les différentes équipes. Maintenir une relation active avec les fournisseurs des outils d’analytics, rester informé des nouveautés et signaler tout problème éventuel.