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# AI Product Owner Débutant- F/H

- **Company:** Ernst & Young Global Limited
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Data Server Interface, Generative AI
- **Published:** September 7, 2026
- **Apply:** https://www.studyrama-emploi.com/tracking_jd.php?id=2672190&mg_id=0&redirect=2

## About the Role

Nous cherchons un profil ayant déjà une première expérience en projets IA ou GenAI passés en production, capable de faire le lien entre les besoins métiers, les équipes techniques, les contraintes de delivery et les exigences d'industrialisation., Vous avez une première expérience en product ownership, pilotage projet, conseil digital, data, IA ou transformation technologique.
Vous êtes à l'aise avec le pilotage de projets IA ou GenAI en environnement client.
Vous maîtrisez les méthodes agiles et le delivery en squad.
Vous connaissez des méthodologies de structuration du delivery AI-native, comme BMAD, Spec-Driven Development (SDD), ou équivalents.
Vous savez formaliser des besoins métiers, parcours utilisateurs, user stories, spécifications fonctionnelles et critères d'acceptation.
Vous savez prioriser un backlog dans des contextes techniques complexes.
Vous connaissez les produits digitaux, data, GenAI, RAG, agents IA ou automatisations intelligentes.
Vous maîtrisez les contraintes de mise en production : sécurité, données, intégration SI, gouvernance, tests, adoption, run.
Vous savez coordonner des équipes pluridisciplinaires : produit, métier, tech, data, IA, architecture, sécurité.

## Description

Vos principales responsabilités :
Piloter des projets GenAI, AI Engineering ou agentic AI depuis le cadrage jusqu'à la mise en production.
Cadrer les besoins utilisateurs et les cas d'usage IA à forte valeur métier.
Construire la vision produit, la roadmap, le backlog et les critères de succès.
Prioriser les fonctionnalités selon la valeur métier, la faisabilité technique, les risques, les dépendances et les contraintes de mise en production.
Animer les ateliers clients : discovery, design, cadrage, tests utilisateurs, adoption, change management.
Travailler au quotidien avec les AI engineers, data engineers, full-stack engineers, architectes, métiers, DSI, RSSI et équipes data.
Suivre l'avancement delivery, les arbitrages, les risques, les dépendances, les décisions structurantes et les engagements de qualité.
Définir les critères d'acceptation, les scénarios de validation, les indicateurs de performance et les conditions de passage en production.
Piloter des cycles de delivery accélérés par l'IA tout en garantissant la valeur métier, la qualité, la sécurité et l'adoption de la solution.
Structurer les pratiques de delivery autour de méthodologies comme BMAD, Spec-Driven Development (SDD), ou approches équivalentes orientées spécifications, backlog structuré, validation continue et alignement produit-tech


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