Chef de projet IA, Microsoft Copilot

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.

2. Stratégie et Implémentation IA

• 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.

3. Gestion des Parties Prenantes

• 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.

4. Gouvernance et Conformité

• 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.

Profil & Prérequis

• 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.

Soft Skills

• 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.