About this role
🎯 Vos Missions
Véritable chef d'orchestre à l'interface entre les directions métiers et les équipes techniques (Data Engineers, Data Scientists, MLOps), vous portez la vision du produit Data/IA et maximisez sa valeur. Vos responsabilités incluent :
Cadrage et Vision Produit : Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers pour les traduire en cas d'usage Data et IA (modèles prédictifs, IA générative, moteurs de recommandation, industrialisation de KPIs).Gestion du Product Backlog : Rédiger les Epics et User Stories avec des critères d'acceptation clairs. Prioriser le backlog en fonction de la valeur business et des contraintes techniques.Gouvernance Agile : Animer les rituels Scrum (Sprint Planning, Daily, Démo, Rétrospective) en collaboration étroite avec le Scrum Master et l'équipe de développement.Garant de la stack technique : Évoluer avec aisance dans des écosystèmes hybrides en comprenant les enjeux liés aux architectures Big Data traditionnelles (Hadoop) et aux migrations / déploiements sur le Cloud (GCP).Change & Adoption : Assurer la conduite du changement auprès des utilisateurs, piloter les phases de recette (UAT) et suivre le ROI ainsi que l'adoption des produits Data/IA délivrés. 🧠Le profil recherché
Idéalement issu(e) du monde de l'ingénierie ou du développement data, vous avez évolué vers le Product Ownership sans perdre votre vernis technique.
Formation : Diplôme Bac+5 issu d'une École d'Ingénieurs.Expérience : Entre 4 et 9 ans d'expérience au total, avec une expérience significative en tant que Product Owner sur des produits purement orientés Data / IA.Certification obligatoire : Certification PSPO (Professional Scrum Product Owner) active.Background & Bagage Technique :Solide culture technique Data pour dialoguer efficacement avec les ingénieurs (compréhension des architectures, des pipelines ETL/ELT et des cycles de vie des modèles d'IA).Maîtrise opérationnelle des environnements Hadoop (écosystème Big Data historique) ET GCP (Google Cloud Platform).Expérience concrète dans le pilotage de projets intégrant des briques d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning ou IA générative).Soft Skills : Leadership, esprit de synthèse, diplomatie pour gérer les priorités des parties prenantes, et d'excellentes capacités de communication. Au plaisir de vous lire!