IA Delivery Product Owner / Business Analyst H/F

Et si vous étiez notre futur(e) Consultant(e) ? Nous vous attendons chez ESENCA !

Contexte de la mission :

• Département : Digital, Data & IA

• Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site)

• Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead
  
  

Position dans l’organisation : 

Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery.

Encadrement

• Aucun management direct
  
  

Interactions internes

• Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels)

• Équipes IT / DSI

• Directions métiers

• Équipes Digital / Data / IA

• Équipes en charge de l’adoption et de la transformation
  
  

Interactions externes

• Partenaires technologiques et plateformes cloud

• Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.)

• Cabinets de conseil spécialisés
  
  

Mission

Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG).

Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production.

Le poste intervient dans un cadre structuré :

• sans responsabilité sur le développement technique

• sans responsabilité directe sur la conformité

• sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances
  
  

Responsabilités principales1. Cadrage des besoins

• Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios)

• Formaliser les cas d’usage et les priorités

• Contribuer à la définition des indicateurs de succès
  
  

2. Gestion du backlog et priorisation

• Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation)

• Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes

• Préparer et animer les rituels Agile

• Garantir la clarté et la qualité des tickets
  
  

3. Conception fonctionnelle

• Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage

• Formaliser les règles métier et comportements attendus

• Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations)

• Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées
  
  

4. Coordination des prérequis

• Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances

• Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage

• Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels

• Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes
  
  

5. Recette fonctionnelle

• Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles)

• Préparer et exécuter les phases de recette

• Suivre les anomalies et piloter leur résolution

• Contribuer aux décisions de go / no-go
  
  

6. Amélioration continue et industrialisation

• Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration

• Alimenter le backlog d’évolution

• Capitaliser sur les retours d’expérience

• Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)
  
  
  

Profil recherché :
Compétences techniques

• Bonne compréhension des solutions GenAI (copilots, agents, RAG)

• Connaissance des limites des modèles (hallucinations, biais, etc.)

• Notions de MLOps (niveau usage)

• Compréhension des enjeux de structuration et qualité des données
  
  

Compétences transverses

• Formation Bac+5 (ingénieur, data, digital, SI ou équivalent)

• Expérience en product management (backlog, priorisation, MVP)

• Maîtrise des méthodes Agile (Scrum, Kanban)

• Compétences solides en AMOA

• Capacité à formaliser des besoins complexes

• Travail en environnement transverse (métier, IT, data)

• Culture IA, data et processus métiers
  
  

Langues

• Français : courant

• Anglais : intermédiaire (B1/B2)
  
  

Livrables attendus

• Backlog produit (user stories et critères d’acceptation)

• Spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs

• Plan de tests et suivi des anomalies

• Procès-verbaux de recette

• Supports de démonstration et d’adoption (guides, FAQ)

• Retours d’expérience et backlog d’amélioration continue
  
  

Indicateurs de performance

• Qualité des user stories et des spécifications (clarté, faible rework)

• Taux de succès en recette

• Niveau d’adoption et satisfaction utilisateurs

• Délai de correction des anomalies post mise en production

• Qualité perçue des solutions (pertinence, cohérence, utilité)

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