Tu veux rejoindre LES experts produit en France ? đź‘‹
En tant qu'AI Product Manager, tu seras LA référence Produit incontournable pour accompagner nos clients grands-comptes dans le développement de leurs produits IA.
👉 Tes différentes missions seront :
- Accompagner la construction des produits IA en répondant aux besoins métier et utilisateurs.
- Réaliser des études de marché et identifier les personae liés à l’IA.
- Recueillir les besoins des utilisateurs et collecter leurs feedbacks.
- Définir la vision produit IA et élaborer une stratégie alignée avec les enjeux business.
- Prioriser et maintenir le backlog produit IA en mettant en place une roadmap claire.
- Collaborer avec les équipes Data/ML Opps et de Développement pour concevoir des solutions adaptées.
- Définir et suivre les KPIs de performance des produits IA.
- Challenger les différents stakeholders grâce à une communication percutante.
- Assurer une veille technologique constante sur les avancées de l’IA
Exemples de produits IA que tu pourras construire :
- Produits connectés à un LLM (ex : assistant RH pour le screening de CV, générateur d’emails marketing)
- Produits enrichis par RAG ou fine-tuning (ex : agent SAV connecté à une base documentaire, copilote pour analyser des appels clients)
- Produits à logique agentique (ex : agent IA qui automatise des tâches dans Notion ou Slack, copilote juridique ou produit)
- Produits avec modèle ML ou IA sur-mesure (ex : outil de prédiction de churn, moteur de recommandation personnalisé)
Notre objectif : Faire de toi le/la leader Product IA de demain 🚀
👉 Le profil recherché
Expérience professionnelle :
- Au moins deux ans d’expérience comme Product Manager sur le cycle de vie d’un produit IA (conception, data management, prompt design, test, mise en production, itération de modèles ou features IA
Compréhension des enjeux techniques :
Must have :
- Lecture et compréhension de code Python / JS, bases SQL, architecture logicielle.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Savoir cadrer un use case, structurer une base vectorielle, comprendre les principes de vectorisation et d’architecture RAG.
- Intégration et communication avec les APIs – Capacité à concevoir des interactions via API (REST/GraphQL), comprendre le fonctionnement de services comme OpenAI, Gemini, etc.
Nice to have :
- MLOps – Bonne connaissance des outils et pratiques pour la mise en production des modèles IA (Docker, Kubernetes, MLflow).
- Manipulation de données – Utilisation de NumPy, Pandas, Pydantic pour la gestion et la validation des données.
- Orchestration et no-code/low-code : Compréhension de la logique derrière les outils comme n8n, Make, LangChain, Zapier ou Flowise.
Compétences comportementales :
- Excellentes facultés de communication pour collaborer efficacement avec les différentes parties prenantes (technique, métier, stakeholders) et fédérer les équipes autour d’une vision commune ;
- Grande curiosité et appétence pour l’apprentissage continu dans un context IA en constante évolution ;
- Fort esprit analytique qui te permet d’interpréter des données complexes avec rigueur et esprit critique ;
- Capacité à concilier une vision business et user centric pour aligner le produit sur les objectifs stratégiques du client tout en répondant aux besoins des utilisateurs ;
- Capacité à sortir de ta zone de confort et à agir de manière proactive pour prendre des décisions nécessaires au bon pilotage de la stratégie produit IA
Anglais courant : indispensable pour évoluer dans un contexte international