Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA.
L’objectif est de structurer et d’industrialiser les capacités plateforme qui permettent :
- Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d’IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ;
- Côté IA Gen, d’outiller le passage à l’échelle de l’agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d’un produit agentique (de la conception à l’exploitation).
Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l’enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d’usage et adoption.
Cadrage & priorisation (avec le PM)
- Qualifier les besoins, formaliser les cas d’usage et critères d’acceptation.
- Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort.
Socle IA – cycle de vie ML
- Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates
- Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité.
IA Gen – outillage agentique
- Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns).
- Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations.
Pilotage delivery
- Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l’avancement, gérer dépendances/risques.
- Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons.
Adoption & documentation
- Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main.
- Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l’amélioration continue.
Profil candidat:
Socle IA – cycle de vie ML
- Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates
- Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité.
IA Gen – outillage agentique
- Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns).
- Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations.
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