
Le poste Data Product Manager orienté IA
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Pour un acteur en assurance, le prestataire interviendra en tant que Product Manager IA Générative, à l’interface entre les équipes techniques (Data, IT, Architecture, Sécurité) et les directions métiers.
Il/elle aura pour mission de :
Structurer la vision cible de la plateforme IA Gen, notamment en run (SLA, architecture, sécurité, scalabilité, UX, conformité, gouvernance).
Nourrir la roadmap produit de la plateforme et des composants associés (LLM Gateway, RAG, agents, etc.).
Identifier, cadrer et prioriser des cas d’usage IA à fort impact métier, en lien avec les directions concernées (RH, DOCC, DD, Achats, etc.).
Accompagner les équipes dans l’appropriation des briques IA et l’industrialisation des usages.
Ce rôle nécessite une forte capacité de projection, une compréhension fine des enjeux IA, et un leadership transverse permettant de faire émerger des convictions.
Livrables :
1. Gouvernance & pilotage produit
Production des supports de pilotage et des comptes rendus.
Suivi des jalons techniques et métiers (MEP, MVP, industrialisation).
2. Vision produit & construction de la valeur
Définition des features de la plateforme IA Gen (RAG, agents, supervision, sécurité, UX…).
Appropriation des composants techniques (LLM Gateway, reranker, VPCE, etc.).
Participation active aux phases de recette fonctionnelle.
Évaluation de la pertinence métier et des enjeux éthiques des cas d’usage.
Veille IA Générative et coordination des contributeurs internes.
3. Structuration du delivery
Construction et mise à jour de la roadmap produit.
Coordination avec les équipes Data, IT, Sécurité, Architecture.
Suivi des risques, qualité, conformité (IA Act, DRG-Secop…).
4. Délivrer des cas d'usages précis pour les métiers en lien avec l'équipe data science
Profil recherché
Compétences Fonctionnelles :
Product Management en environnement data/IA.
Animation de projets d’innovation et de transformation.
Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers.
Leadership transverse et sens politique.
Compétences Techniques :
Bonne compréhension des architectures IA (LLM, RAG, agents, supervision, sécurité).
Expérience dans le développement ou le pilotage de produits IA (plateformes, assistants, bots…).
Une expérience concrète sur des projets RAG est un vrai plus.
Soft skills :
Forte appétence pour l’IA et la transformation digitale.
Excellentes capacités de communication et de vulgarisation.
Autonomie, rigueur, esprit d’initiative
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