Chef de Projet DATA / IA – Innovation & Transformation

Dans le cadre du développement de nouveaux projets d'innovation, nous recherchons un(e) Project Manager / Product Manager DATA & IA. Rattaché(e) aux équipes de direction, vous aurez pour mission de cadrer, piloter et valider des POCs (Proof of Concept) d'Intelligence Artificielle, d'identifier des cas d'usage à forte valeur ajoutée et d'élaborer des dossiers de préconisation technique et stratégique pour l'obtention de financements et l'industrialisation.

Missions :Cadrage, Audit & Stratégie :

• Analyser l'existant (architecture, flux de données, outils, maturité IA) et réaliser l'audit des systèmes concernés.

• Recueillir et analyser les besoins auprès des différentes directions métiers et animer des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers.

• Identifier et prioriser les cas d'usage IA à fort impact et forte valeur ajoutée.

• Cadrer le périmètre des POCs (définition des objectifs, hypothèses, livrables et KPIs).

Pilotage Technique & POC :

• Évaluer la faisabilité technique (choix des algorithmes, pertinence des modèles, qualité de la donnée).

• Définir l'architecture cible pour l'intégration de l'IA dans l'écosystème.

• Piloter le développement opérationnel du POC en méthodologie Agile / Lean.

• Tester, mesurer et analyser la performance des modèles (validation des KPIs, calcul du ROI potentiel).

Recommandations, Financement & Industrialisation :

• Documenter les résultats, formaliser les retours d'expérience et élaborer des préconisations stratégiques et techniques.

• Construire un dossier argumenté et structuré pour la demande de financement des phases ultérieures.

• Présenter les conclusions et arbitrages auprès des instances décisionnelles.

• Élaborer la feuille de route (roadmap) en vue de la phase d'industrialisation en cas de validation.

Profil recherché

• Expérience : 6 à 8 ans minimum en gestion de projet DATA / IA ou Product Management orienté Data.

• Compétences techniques : Solide compréhension des architectures data, des modèles d'IA / algorithmie, de la data quality et des enjeux d'industrialisation.

• Méthodologies : Maîtrise avérée des frameworks Agile (Scrum / Kanban) et Lean.

• Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, aisance relationnelle pour faire le pont entre équipes métiers et profils très techniques, forte vision stratégique.

• Livrables : Capacité démontrée à rédiger des dossiers d'aide à la décision et de demande de financement.