Sr. Product Owner IA @ Speech-to-text / LLM @ CR Appels clients @ Banque @ Paris - Freelance

Taux journalier (TJM): TJM 600-620 € selon profil

Expérience : 9 à 20 ans
Durée : 12 mois
Démarrage souhaité : 16/02/2026
Localisation : Paris (75)
Télétravail : 2 jours par semaine
Type de mission : AMOA / MOA / Business Analysis / Produit IA
Mode de travail : Agile / Scrum

Contexte de la mission

Dans le cadre d’une roadmap IA ambitieuse appliquée aux parcours clients, la mission s’inscrit au sein d’une direction dédiée à l’IA relation client (CRC).

L’objectif est de concevoir, déployer et industrialiser une solution de Compte Rendu d’Appels enrichie par l’IA, à destination de plusieurs directions métiers, en environnement complexe et multi-acteurs.

La solution reposera notamment sur des technologies de Speech-to-Text (STT) et de LLM, avec de forts enjeux de qualité de service, conformité réglementaire et adoption utilisateur.

Objectifs et responsabilités

Le Product Owner interviendra de bout en bout, depuis le cadrage initial jusqu’au déploiement opérationnel et à la mesure d’impact.

Phase 1 – Cadrage & conception

• Recueil et formalisation des besoins métiers

• Définition des parcours et usages cibles

• Travail étroit avec les architectes pour :

  • définir les modalités d’intégration et d’arrimage SI

  • sélectionner et cadrer les modèles STT et LLM

  • formaliser les exigences de conformité (RGPD, AI Act, sécurité, traçabilité)

• Construction de la vision produit et de la roadmap

Phase 2 – Build, déploiement & adoption

• Pilotage du développement et de l’intégration de la solution

• Coordination des équipes Tech, Data, Architecture et Métiers

• Mise en place des premiers tests utilisateurs et itérations produit

• Suivi des indicateurs d’usage, de performance et de valeur métier

Environnement fonctionnel et technique

• Produits IA appliqués à la relation client

• Organisation de type Centre d’Appels / Contact Center

• Enjeux Data & IA :

  • RGPD

  • AI Act

  • gouvernance des données et des modèles

• Travail en environnement Agile / Scrum

• Interactions fortes avec :

  • équipes techniques

  • architectes

  • data scientists

  • directions métiers

Une connaissance du secteur bancaire n’est pas indispensable.