🧩 Product Owner – Solutions IA & Data (Scoring & GenAI – Banque)

🧩 Product Owner – Solutions IA & Data (Scoring & GenAI – Banque)

📍 Département : Paris (75)
🗓️ Démarrage : 08/04/2026
⏳ Durée : 12 mois, reconductible
🧾 Contrat : CDI ou freelance
💶 Budget : 500 – 550 € HT/j ou 50 – 60 K€ brut/an (selon profil)
🧑‍💻 Télétravail : 2 à 3 jours/semaine
🧠 Séniorité : 6 à 9 ans
👤 Poste ouvert : 1
🌍 Secteur : Banque / Paiement – Data & IA

🧩 Contexte

Dans le cadre du développement de ses solutions d’Intelligence Artificielle, un acteur du paiement structure et accélère ses initiatives autour du Machine Learning et de l’IA Générative.

Le rôle s’inscrit au cœur des enjeux business, avec un périmètre couvrant :

• Les cas d’usage ML traditionnels (scoring crédit, modèles prédictifs)

• Les innovations en IA Générative (LLM, RAG, agents conversationnels)

Vous intervenez en tant que chef d’orchestre produit, garant de la valeur métier et de la bonne exécution des projets IA.

🎯 Missions principales

• Définir la vision produit IA en lien avec les métiers (Risque, Paiement, Digital…)

• Identifier et prioriser les cas d’usage IA à forte valeur business

• Gérer et prioriser le backlog Data / IA (features, user stories)

• Piloter la delivery agile (Scrum / Kanban, cérémonies, suivi des sprints)

• Assurer la coordination entre métiers, Data Science et IT

• Suivre la performance et l’impact des modèles de scoring crédit

• Contribuer aux projets autour de l’IA Générative (LLM, RAG, agents)

• Participer aux choix d’architecture data & MLOps

• Garantir la prise en compte des contraintes réglementaires

• Communiquer l’avancement et les résultats aux parties prenantes

🛠️ Environnement technique

• Data & IA : Machine Learning, scoring crédit, IA Générative (LLM, RAG)

• MLOps : pipelines ML, monitoring (drift, performance)

• Cloud : Azure, Databricks (ou équivalent)

• Outils : Jira, Confluence

• Approches : Agile (Scrum / Kanban), Product Management

👤 Profil recherché

• Expérience confirmée en Product Ownership / gestion de produit (6-9 ans)

• Expérience sur des sujets Data / IA / Machine Learning

• Connaissance approfondie du scoring crédit et du risque bancaire

• Bonne compréhension des modèles ML et des approches GenAI

• Capacité à échanger avec des profils Data Scientists et ingénieurs

• Compréhension des enjeux MLOps et architecture data

• Expérience en environnement Agile (Scrum / Kanban)

• Maîtrise des outils Jira / Confluence

• Forte capacité de coordination transverse

• Leadership, communication et vision produit

• Appétence forte pour les sujets IA Générative et innovation

• Une connaissance du cadre réglementaire bancaire est un plus

• Anglais professionnel