Chef de projet IA
1. Gestion de Projets Copilot & IA
- Piloter la planification, l'exécution et la livraison de projets d'agents conversationnels basés sur Copilot Studio auprès des équipes transverses.
- Définir le périmètre des projets, les roadmaps et les KPIs avec les parties prenantes internes et les clients.
- Coordonner les interactions entre les data scientists, les Prompt Engineers, les développeurs et les équipes QA.
- Gérer les risques, les délais et les demandes de changement via des méthodologies Agiles ou hybrides.
- Traduire les problématiques métier en solutions concrètes utilisant Microsoft Copilot Studio, le NLP et les modèles GPT via Azure OpenAI.
- Examiner les architectures de projets pour garantir l'alignement avec les meilleures pratiques techniques de l'écosystème Microsoft.
- Soutenir l'évaluation des performances des copilotes et leur validation en conditions réelles.
- Collaborer sur le design de l'ingénierie de prompt, la sélection des bases de données vectorielles (Azure AI Search) et le design de l'inférence.
- Agir en tant que point de contact principal pour les interlocuteurs internes et externes.
- Assurer une communication claire sur les livrables, les priorités et les défis techniques.
- Faciliter les démos clients, les revues de sprint et les points d'avancement avec la direction.
- Garantir que les projets de Copilotes respectent les standards d'IA éthique et les lois sur la confidentialité des données (RGPD).
- Travailler étroitement avec les équipes juridiques pour maintenir la transparence et la responsabilité des solutions déployées.
- Tenir à jour la documentation structurée, les registres de risques et les pistes d'audit.
- Expérience : Plus de 5 ans en gestion de projet, dont au moins 2 ans sur des projets IA/LLM/NLP.
- Formation : Bac+5 en Informatique, IA, Data Science ou discipline connexe. Les certifications PMP, Scrum Master ou AI Product Management sont un plus.
- Compréhension Technique (Indispensable) : * Compréhension globale du cycle de vie IA/ML et des infrastructures Cloud (Azure).
- Maîtrise des outils de gestion : Jira, Confluence, Git, Miro.
- Connaissance des frameworks comme LangChain, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l'intégration de modèles via API.
- Capacité à challenger des workflows de données ou des pipelines ML Ops sans nécessairement coder soi-même.
- Excellentes capacités d'organisation, de leadership et de négociation.
- Forte aptitude à la communication et à l'alignement des parties prenantes.
- Adaptabilité aux évolutions rapides des tendances de l'IA (notamment les mises à jour de Microsoft Copilot).
- Esprit axé sur les résultats avec une double vision business et technique.
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