Product Owner Solutions IA - Machine Learning Genai & Crédit Scoring H/F - collectivite

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : Budget : 500-550 € HT/j ou 55-65 K€ (selon profil et séniorité)

Localisation : Lille, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail : Hybride

Publié le : 2 juillet 2026

Le besoin

Product Owner Solutions IA - Machine Learning, GenAI & Crédit Scoring

Informations pratiques :

Département : 59

Démarrage : Juillet 2026

Durée : 12 mois, reconductible

Contrat : CDI ou freelance

Budget : 500-550 € HT/j ou 55-65 K€ (selon profil et séniorité)

Télétravail : 2 à 3 fois/semaine

Séniorité : 6 à 9 ans d'expérience

Poste ouvert : 1

Secteur : Banque / Crédit à la consommation / Solutions IA

Contexte :

Dans le cadre du développement de solutions IA au sein d'un acteur bancaire, la mission consiste à intervenir comme Product Owner sur un périmètre couvrant à la fois les solutions de Machine Learning traditionnelles et les innovations en IA Générative.

Le rôle vise à définir la vision produit, construire la roadmap, aligner les parties prenantes métiers, Data et IT, puis piloter la réalisation des cas d'usage en mode agile afin de maximiser la création de valeur business.

Le périmètre couvre notamment les usages IA liés au Risque, au Paiement, au Digital et aux lignes métiers, avec des cas d'usage autour du scoring crédit, des modèles prédictifs, des agents conversationnels, du RAG et des LLMs.

Missions principales :

- Porter la vision produit des solutions d'IA en collaboration étroite avec les équipes métier, identifier les opportunités d'usage IA et prioriser les projets selon la valeur et la faisabilité
- Gérer le backlog et la priorisation des initiatives Data Science / IA : traduction des besoins métier en features et user stories, arbitrage selon la valeur, le feedback utilisateur, les contraintes réglementaires, techniques et ROI
- Piloter la delivery agile des projets IA : cérémonies Scrum / Kanban, suivi des développements, levée des obstacles, respect des engagements qualité, budget, délais et communication auprès des sponsors
- Assurer la coordination Métiers-Data-IT entre les équipes Data Science, IT, architectes, MLOps, sécurité et métiers sponsors, afin de co-construire les solutions et favoriser leur adoption
- Piloter les use cases Machine Learning liés au crédit et au risque : évolutions des modèles de scoring d'octroi, scores comportementaux, optimisation des scores, nouveaux modèles, monitoring, recalibrage, KPIs et exigences réglementaires

Environnement technique :

- Product Management IA : vision produit, roadmap, backlog, features, user stories, priorisation, valeur business, ROI, feedback utilisateur

- Agilité & delivery : Scrum, Kanban, cérémonies agiles, planification, revues, démonstrations, rétrospectives, suivi qualité / budget / délais

- Data Science & Machine Learning : modèles prédictifs supervisés, scoring, modèles de crédit, scoring d'octroi, scores comportementaux, optimisation de modèles

- Crédit & Risque : risque de crédit, crédit à la consommation, AUC / Gini, taux de défaut, coût du risque, KPIs de performance, monitoring, recalibrage

- IA Générative : LLMs, RAG, agents conversationnels, fine-tuning, agents intelligents, OpenAI, HuggingFace, LangChain

- MLOps & Cloud : cycle de vie modèle ML, prototypage, mise en production Cloud, Azure, Docker, Kubernetes, pipelines automatisés, data drift, performance, feedback utilisateurs

- Data Engineering & plateformes : Azure, Databricks, architecture SI, contraintes d'échelle, contraintes de sécurité bancaire

- Outils & collaboration : JIRA, Confluence, documentation, suivi transparent des tâches, gestion agile, collaboration transverse

- Réglementaire & conformité : exigences réglementaires bancaires, scoring crédit, conformité, Risque, Conformité, sécurité, contraintes du secteur bancaire

- Langues : français, anglais professionnel parlé, lu, écrit

Profil recherché

Profil recherché :

- Expérience confirmée en tant que Product Owner ou poste équivalent dans un contexte agile
- Capacité à définir une vision produit, gérer un backlog, rédiger des user stories et animer une équipe agile multidisciplinaire
- Certification Product Owner ou Scrum Master appréciée
- Expérience sur des problématiques de crédit à la consommation ou banque
- Expérience en conception / évolution de modèles de scoring d'octroi et scoring comportemental
- Capacité à piloter la performance : AUC / Gini, taux de défaut, coût du risque, monitoring et recalibrage
- Expérience en lien avec les équipes Risque / Conformité et les exigences réglementaires
- Solide culture des technologies Data et IA, sans nécessité d'être Data Scientist
- Compréhension des concepts clés du Machine Learning : modèles prédictifs supervisés, scoring, etc.
- Compréhension des approches d'IA Générative : LLMs, agents conversationnels
- Capacité à échanger de manière fluide avec des Data Scientists sur la performance d'un modèle ou le fine-tuning d'un LLM
- Veille active sur les avancées du domaine : nouvelles offres OpenAI / HuggingFace, frameworks comme LangChain
- Capacité à percevoir comment appliquer concrètement les avancées IA à des cas d'usage métiers
- Bonne compréhension de l'écosystème Data Engineering / MLOps
- Capacité à participer aux discussions techniques sur l'architecture des solutions IA
- Familiarité idéale avec le cycle de vie d'un modèle ML : prototypage, mise en production Cloud, Azure, conteneurisation Docker / Kubernetes, pipelines automatisés
- Compréhension du monitoring : data drift, performance, feedback utilisateurs
- Capacité à challenger et soutenir techniquement l'équipe dans les choix de solution
- Compréhension des contraintes d'échelle et de sécurité propres au secteur bancaire
- Maîtrise des outils de gestion agile et de collaboration : JIRA, Confluence, etc.
- À l'aise avec la data et le cloud, idéalement dans un environnement Azure / Databricks ou équivalent
- Connaissance des enjeux réglementaires bancaires appréciée : réglementations sur le scoring crédit, contraintes de conformité
- Excellente communication et capacité à vulgariser les sujets techniques
- Capacité à embarquer les métiers dans une vision, négocier les priorités avec diplomatie et créer un esprit d'équipe positif
- Leadership naturel pour fédérer autour des projets IA, influencer les décideurs et gérer les changements de cap avec sérénité
- Environ 5 à 7 ans d'expérience professionnelle, dont une part significative en gestion de produit digital ou en pilotage de projets Data / IA
- Parcours permettant de naviguer aisément de la technique aux métiers : capacité à discuter modélisation ML comme architecture SI
- Expérience idéale dans des environnements avec des profils variés : Risque, Paiement, Marketing, Conformité, etc.
- Recherche d'un rôle où l'exécution et la stratégie vont de pair, avec goût pour la livraison de solutions concrètes et la création de valeur
- Passion pour l'innovation en IA, les approches d'IA Générative et les nouvelles façons d'automatiser ou d'augmenter les processus via des agents intelligents
- Anglais professionnel parlé, lu, écrit

• Docker
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• Jira
• Intelligence artificielle
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• Kubernetes
• Machine learning
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• Monitoring
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• Scrum
• KPI
• Risques financiers
• Management d'équipe
• Confluence