Alternance Product Owner IA junior - Septembre 2026
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Job description
Au sein du Centre d'Expertise IA (CoE IA) Wealth & Asset Management , l'alternant(e) Product Owner IA junior accompagne le Manager du CoE dans un contexte de forte montée en maturité industrielle de l'IA au sein du groupe.
Le CoE évolue d'une logique d'expérimentation vers une logique produits, plateformes et standards , avec plusieurs chantiers structurants à venir , notamment :
- Déploiement d'approches agentiques (AI Agents, orchestration, workflows autonomes)
- Automatisation et industrialisation des tests IA (qualité, robustesse, sécurité)
- Mise en place de dispositifs de monitoring IA (usage, performance, dérive, risques)
- Benchmark et sélection de LLM / outils IA (open / closed models, coûts, performance)
- Renforcement de la gouvernance produit, data et IA du CoE
L'alternance vise à contribuer concrètement à ces chantiers , tout en développant une vision produit, technologique et organisationnelle de l'IA en entreprise., Product Ownership IA
- Participation à la roadmap et à la construction et au suivi du backlog des produits IA.
- Traduction des besoins métiers en fonctionnalités IA claires et priorisées .
- Suivi de l' adoption et de la performance des solutions IA.
Data Science & IA appliquée
- Contribution aux travaux sur les LLM, le prompting et les agents IA .
- Analyse de la qualité des résultats des modèles (cohérence, biais, limites).
- Participation à la définition de KPIs IA (usage, performance, coûts).
Industrialisation & qualité IA
- Contribution aux chantiers d' automatisation des tests IA .
- Participation à la mise en place de dispositifs de monitoring des modèles .
- Appui à la structuration des bonnes pratiques Data & IA du CoE.
Veille & innovation IA
-
Réalisation d'une veille sur les nouvelles pratiques et technologies IA (LLM, agents, outils, frameworks, tendances marché).
-
Production de synthèses courtes et structurées pour alimenter les réflexions du CoE.
Requirements
- Étudiant(e) en dernière année d'école d'ingénieur, université ou grande école (bac+5), spécialisation IA, Data, Digital
- Bases solides en IA / Data Science (Python, analyse de données).
- Forte appétence pour la gestion de produit et l'agilité.
- Esprit d'équipe, capacité à collaborer avec des profils variés (Digital, IT, Business, externes).
- Excellentes compétences en communication orale et écrite (français et anglais).
- Sens de l'organisation, rigueur, autonomie et capacité à prendre des initiatives.
- Curiosité, capacité d'analyse et envie de contribuer à des projets innovants.
- Capacité à utiliser des outils collaboratifs (Monday, Azure DevOps, Copilot, PowerBI) et des méthodes agiles.
Soft skills
- Esprit d'équipe et sens du collectif (One Team)
- Proactivité et force de proposition
- Capacité d'écoute et de feedback constructif
- Adaptabilité et ouverture au changement
- Capacité à comprendre et appréhender les sujets techniques
- Capacité à structurer, synthétiser et restituer clairement.
Hard skills
- Bases solides sur les technologies IA / LLM (fonctionnement, limites, usages) et de datascience (modèles de données, programmation Python, R, data engineering )
- Connaissances sur des outils de gestion de projet (Monday, Azure DevOps)
- Connaissance des méthodes agiles (Scrum, Kanban)
- Anglais professionnel