Mission freelance Product Owner IA

Contexte :
Le Product Owner sera responsable de la définition, la priorisation et la livraison des fonctionnalités d’une plateforme supportant :

• Les workflows de machine learning classique.

• Les outils low-code/no-code destinés aux citizen developers et utilisateurs métiers.
  Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes d’ingénierie, MLOps, gouvernance des données et conformité afin d’assurer des solutions robustes, scalables et orientées utilisateurs.

Missions principales :

Backlog Definition & Prioritization

• Définir et maintenir un backlog clair et actionnable aligné avec les besoins utilisateurs et les priorités stratégiques.

• Traduire les retours des data scientists, analystes et utilisateurs métiers en fonctionnalités concrètes.

• Contribuer à la planification PI et aux activités de refinement selon les pratiques Agile SAFe.

Product Discovery & Validation

• Mener des activités de découverte pour valider les besoins utilisateurs et tester les idées de solution.

• Garantir que les fonctionnalités proposées soient désirables, faisables et viables.

Collaboration transversale

• Coordonner avec les parties prenantes internes (engineering, sécurité, gouvernance).

• Favoriser l’alignement et la convergence entre les domaines techniques et métiers.

Adoption & Enablement

• Accompagner l’onboarding, la formation et la promotion interne des capacités de la plateforme.

• Suivre l’usage et collecter les retours afin d’alimenter l’amélioration continue.

• Promouvoir la culture de l’IA et autonomiser les citizen developers grâce à des outils intuitifs et une documentation adaptée.

Contribution stratégique

• Définir et communiquer la vision sur le ML classique et le low-code/no-code.

• Identifier des opportunités d’innovation et d’efficacité.

• Suivre les tendances marché et les technologies émergentes.

Compétences requises :

• Expérience confirmée en Product Ownership ou Product Management, idéalement sur des plateformes IA/Data.

• Bonne compréhension du cycle de vie du machine learning et des technologies low-code/no-code.

• Expérience en environnements cloud (Azure, AWS, GCP).

• Connaissance de la méthodologie Agile SAFe.

• Excellentes compétences en communication et gestion de parties prenantes.

Langues :

• Anglais courant (impératif).

• Français : un plus.