Lead delivery ia - freelance

Description du poste

Taux journalier (TJM): 500€ à 520€


Responsabilités principales


1. Cadrage et qualification des cas d’usage

* Animer les ateliers de cadrage avec les métiers

* Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery

* Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques)

* Intégrer les exigences liées aux données, à la traçabilité et aux contrôles


2. Pilotage du delivery & coordination multi-acteurs

* Construire et piloter le plan de delivery (jalons, sprints, capacité, risques)

* Orchestrer l’ensemble des parties prenantes (métiers, IT, data, IA)

* Garantir la qualité des livrables fonctionnels (backlog, spécifications, comptes-rendus de décisions)


3. Recette & décision go/no-go

* Préparer et animer les revues de jalons

* Organiser la recette fonctionnelle (UAT) et définir les critères d’acceptation

* Coordonner les validations finales avec les parties prenantes


4. Adoption, déploiement & mesure de la valeur

* Définir et piloter le plan de déploiement (pilote, généralisation, support)

* Contribuer à la formation, communication et support avec le Performance Lab

* Mettre en place et suivre les KPI d’usage (adoption, fréquence, satisfaction)

* Mesurer la valeur générée (gains de temps, qualité, réduction des risques)

* Piloter l’amélioration continue via des boucles de feedback


5. Qualité & fiabilité

* Définir les règles de qualité fonctionnelle des solutions IA

* Mettre en place des contrôles et un suivi des écarts


6. Industrialisation & réutilisation

* Capitaliser sur les retours d’expérience (REX)

* Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG)

* Contribuer à la création de templates et référentiels de delivery


Langues

* Français : courant

* Anglais : intermédiaire (B1/B2) – environnement international


Livrables attendus

* Dossier de cadrage (valeur, périmètre, KPI, risques, dépendances)

* Backlog et roadmap (priorisation, MVP, jalons)

* Spécifications fonctionnelles (règles métier, conformité, UX)

* Plan de recette et procès-verbal (PV)

* Plan de déploiement et d’adoption (avec Performance Lab)

* Retours d’expérience (REX) et templates de delivery IA


Profil recherché


Compétences requises


Compétences techniques

* Bonne connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : fonctionnement, limites, hallucinations

* Compréhension des principes MLOps (niveau utilisateur / consommation)

* Compréhension fonctionnelle des architectures RAG

* Connaissance de la structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels)


Compétences transversales

* Formation Bac +5 (ingénieur, data science, digital, produit ou SI)

* Expérience en environnement transverse (métiers, DSI, data, IA)

* Compétences en Product Management : roadmap, backlog, priorisation, MVP

* Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban)

* Pilotage multi-projets et gestion des dépendances

* Compétences AMOA : expression de besoins, animation d’ateliers, rédaction de spécifications

* Culture data, IA et processus métiers