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Publié il y a 185 jours

Product Owner IA & Data (5 ans min) – LLM RAG - Scoring Crédit @ Banque @ Lille - Freelance

Entreprise
Localisation
Lille, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Senior
Rémunération
520 - 550ۥ Taux journalier

Salaire du marché

Médiane du marché
515€/j
Dans le marché
480€/jfourchette habituelle600€/j
Cette offre : 535€/j

Basé sur 39 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 480€/j–600€/j, médiane 515€/j. Cette offre (535€/j) est dans la fourchette.

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Description du poste

Taux journalier (TJM): 520-550 € selon profil

Expérience : 6 à 9 ans
Localisation : Lille (59) – 2 jours de télétravail / semaine
Durée : Mission longue (6 mois renouvelables)
Démarrage : Avril 2026

Contexte

Dans un environnement en forte transformation data & IA, vous intervenez en tant que Product Owner IA au cœur de la stratégie produit.

Vous pilotez des solutions à fort impact business, allant :

  • des modèles de Machine Learning traditionnels (scoring, prédiction),

  • aux solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents).

Votre rôle est central : vous alignez les enjeux métiers, data et IT pour délivrer des produits concrets, performants et adoptés.

Vos responsabilités

🎯 Vision & stratégie produit IA

  • Définir et porter la vision produit autour des cas d’usage IA

  • Identifier les opportunités à forte valeur (risque, paiement, digital, etc.)

  • Prioriser les initiatives selon impact business, faisabilité et ROI

📊 Pilotage du backlog & création de valeur

  • Traduire les besoins métiers en features & user stories

  • Gérer et prioriser le backlog IA/Data

  • Maximiser l’impact des livraisons en continu (approche orientée valeur)

🚀 Delivery agile & exécution

  • Piloter la delivery en méthodologie Agile (Scrum/Kanban)

  • Animer les rituels (planning, review, rétro…)

  • Suivre les engagements (qualité, délais, performance)

  • Lever les obstacles et sécuriser l’avancement

🔗 Coordination transverse (Métiers / Data / IT)

  • Faire le lien entre équipes Data Science, IT (MLOps, architecture, sécurité) et métiers

  • Co-construire des solutions pertinentes et industrialisables

  • Favoriser l’adoption des produits livrés

💳 Cas d’usage clés : scoring & risque

  • Piloter les évolutions de modèles de scoring (octroi, comportemental)

  • Suivre la performance (AUC, Gini, défaut, coût du risque)

  • Superviser le cycle de vie des modèles (mise en production, monitoring, recalibrage)

  • Intégrer les contraintes réglementaires et de conformité

Exigences du poste

Stack technique :

LLMArtificial IntelligenceProduct Management

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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Recruteur
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