🧩 Product Owner – Assistant Conversationnel IA Bancaire | LLM & RAG

🧩 Product Owner – Assistant Conversationnel IA Bancaire | LLM & RAG @ Paris (75)

🗂️ Informations pratiques :

📍 Département : Paris (75)

🗓️ Démarrage : 09/11/2026 (négociable en décembre selon profil)

⏳ Durée : 12 mois, reconductible

🧾 Contrat : CDI ou freelance

💶 Budget : 600 à 630 € HT/jour (selon profil et séniorité)

🧑‍💻 Télétravail : 2 à 3 jours/semaine

🧠 Séniorité : 9 à 20 ans d'expérience

👤 Poste ouvert : 1

🌍 Secteur : Banque / Services financiers

🧩 Contexte :

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale et d'intelligence artificielle, un grand groupe bancaire développe un assistant conversationnel IA destiné à simplifier l'expérience client et à accompagner les utilisateurs dans leurs opérations bancaires quotidiennes : gestion budgétaire, paiements et utilisation des services digitaux.

Après un premier déploiement réussi en 2026 sur ses applications mobiles et sites bancaires, le groupe souhaite enrichir les capacités de cet assistant en 2027, notamment sur le volet IA Support, dédié à l'accompagnement des clients rencontrant des difficultés sur leurs espaces digitaux.

Cette solution repose sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) avancée, combinant les connaissances métiers bancaires et le contexte personnalisé des utilisateurs afin de générer des réponses pertinentes, fiables, contextualisées et sécurisées.

🎯 Missions principales :

• Stratégie & Roadmap Produit : Définir, piloter et maintenir la roadmap de l'assistant IA Support, en priorisant les cas d'usage selon leur faisabilité technique, leur valeur client et les objectifs business.

• Product Ownership & Backlog : Recueillir les besoins métiers, formaliser les User Stories et critères d'acceptation, gérer les priorités et accompagner les équipes IT jusqu'à la mise en production.

• Coordination pluridisciplinaire : Collaborer étroitement avec les UX/UI Designers, Data Scientists, équipes IT et sécurité, experts métiers bancaires et rédacteurs pour garantir la cohérence fonctionnelle et technique des parcours conversationnels.

• Qualité & amélioration continue : Définir, organiser et analyser les expérimentations et tests des parcours conversationnels, évaluer la pertinence et la qualité des réponses générées par le RAG et assurer leur suivi en production.

• Communication & conduite du changement : Assurer l'alignement des parties prenantes, faciliter les arbitrages fonctionnels et accompagner l'évolution des usages autour de l'assistant conversationnel.

🛠️ Environnement technique :

• IA conversationnelle & LLM : Assistants conversationnels, Chatbots, Large Language Models (LLM), intelligence artificielle générative

• RAG & Knowledge Management : Retrieval-Augmented Generation (RAG), bases de connaissances, exploitation des connaissances métiers, contextualisation des réponses

• Product Management : Product Ownership, roadmap produit, Product Backlog, User Stories, critères d'acceptation, priorisation des cas d'usage

• Méthodes & outils Agiles : Scrum, Kanban, Jira, Confluence, pilotage produit et collaboration IT/Métiers

• Qualité & expérimentation IA : Tests conversationnels, évaluation des performances des IA conversationnelles, qualité des réponses RAG, suivi en production, amélioration continue

• Expérience utilisateur : UX/UI, parcours clients digitaux, assistants bancaires, applications mobiles et sites web

• Écosystème bancaire & sécurité : Services bancaires digitaux, gestion budgétaire, paiements, sécurité, conformité, personnalisation des réponses

• Gouvernance & collaboration : Data Science, équipes IT, experts métiers, rédaction de contenus, coordination des parties prenantes, conduite du changement

👤 Profil recherché :

• Product Owner confirmé, de niveau senior ou supérieur, disposant de 9 à 20 ans d'expérience professionnelle et d'expériences concluantes en pilotage de produits digitaux, avec une expertise démontrée sur des projets d'assistants conversationnels, Chatbots ou solutions reposant sur des LLM. Une expérience dans le secteur bancaire ou financier constitue un atout important.

• Bonne culture de l'intelligence artificielle conversationnelle, avec une compréhension solide des enjeux liés aux LLM, aux architectures RAG, à l'exploitation des bases de connaissances et à la génération de réponses contextualisées, fiables et sécurisées.

• Maîtrise des méthodologies Agiles Scrum et Kanban, des outils Jira et Confluence, ainsi que des pratiques de Product Ownership : construction de roadmap, gestion de backlog, rédaction de User Stories, critères d'acceptation et priorisation des besoins.

• Connaissance des méthodes d'évaluation des performances des IA conversationnelles, permettant de contribuer à la conception des tests, à l'analyse de la qualité des réponses générées et à l'amélioration continue des parcours utilisateurs.

• Excellentes capacités d'analyse, de synthèse et de communication, associées à une grande rigueur et à une forte aisance relationnelle. Capacité à fédérer des interlocuteurs variés, notamment les équipes métiers, techniques, Data Science, UX/UI, sécurité et conformité.