Product Manager - IA Agentique H/F

About this role

Prêt(e) à intégrer la fintech leader en placement financier, crédit et assurance, où l’innovation, la croissance et les projets stimulants sont au quotidien ? Ce qui suit est fait pour vous ! Rattaché(e) à la Direction Data et placé(e) sous la responsabilité du Lead Product Manager Data & IA, vous prenez la responsabilité produit d'un portefeuille d'applications d'IA déjà en production et en forte croissance : intelligence documentaire, moteur de simulation et de faisabilité en crédit immobilier, assistant conversationnel de qualification client, et plus largement l'ensemble des initiatives agentiques du Groupe.

Une partie tourne déjà à l'échelle — plusieurs milliers de documents traités chaque mois — le reste est en train de passer du POC à l'industrialisation : c'est l'essentiel de votre terrain de jeu. Votre mission a deux faces complémentaires : Construire les IA expertes au sein d'une équipe composée de 4 Data Scientists & 1 DevOps dédiés à l'IA agentique. Votre mission est de concevoir des produits propriétaires, intégrés à nos parcours et à nos outils métiers, qui automatisent les tâches à faible valeur ajoutée pour recentrer les équipes sur l'intimité client et la qualité de service.

Diffuser l'IA générative dans l'entreprise : Participer au déploiement de Claude auprès de plusieurs centaines de collaborateurs, définir la roadmap des connecteurs, participer à l'élaboration du plan de formation. Vos missions 📝 1. Vision et roadmap des produits IA Définir la vision et la roadmap à 6-12 mois du portefeuille : intelligence documentaire, moteur de simulation et de faisabilité crédit immobilier, assistant conversationnel, briques agentiques.

Prioriser sur la valeur business — temps gagné, taux d'automatisation, qualité de service — plutôt que sur la prouesse technique. Identifier les nouveaux cas d'usage agentiques et arbitrer le « build vs. buy » : une IA experte ne se construit que là où un outil générique ne suffit pas. 2. Delivery, qualité et mesure Rédiger les spécifications, définir les parcours, les contrats d'API et les critères d'acceptation avec les Data Scientists.

Piloter le delivery de bout en bout, de la discovery au suivi post-MEP, partenaires externes inclus. Définir les métriques de qualité d'un produit probabiliste (précision, taux de reprise humaine) et construire les boucles d'évaluation qui alimentent les décisions de mise en production. 3. Déploiement de Claude à l'échelle du Groupe Porter la roadmap MCP : quels systèmes internes connecter à Claude — CRM, outils métiers, bases documentaires — et dans quel ordre.