Postée il y a 13 jours
Grandes activités :
Phase de développement et d'intégration :
Superviser la conception de la solution dont celle des solutions d'IA générative.
Collaborer avec les parties prenantes dont les équipes de data science et d'ingénierie pour le développement des algorithmes.
Superviser la gestion des données : Gérer les aspects de sécurité et de confidentialité des données.
Superviser la recette et la validation : Mettre en place une stratégie de test rigoureuse pour valider la performance, la fiabilité et la sécurité du modèle. Gérer les boucles de feedback.
Phase de déploiement et de maintenance :
Piloter le déploiement de la solution : Superviser le bon déploiement en environnement de production.
Définir et mettre en place le monitoring et maintenance : Mettre en place un système de monitoring pour suivre les performances du modèle et détecter les anomalies. Assurer la maintenance et les mises à jour du modèle.
Piloter la formation et le support utilisateurs : Former les utilisateurs à l'utilisation de la solution et fournir un support technique.
Gouvernance du projet :
Suivre le budget, le planning et les KPIs : Contrôler les coûts et respecter les délais et les KPIs
Gérer les risques : Identifier, analyser et mitiger les risques potentiels.
Communiquer et reporter : Communiquer régulièrement avec les parties prenantes sur l'avancement du projet. Produire des rapports réguliers et préparer les instances de la gouvernance du projet.
Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins métier
Profil candidat:
Compétences techniques :
Compétences en gestion de projet : Maîtrise des méthodologies de gestion de projet.
Expérience dans la gestion d'équipes pluridisciplinaires.
Bonne compréhension de l?IA générative et des principaux modèles.
Compétences managériales : Capacité à motiver et à diriger une équipe. Capacités de communication et de négociation.
Compétences analytiques : Capacité à analyser les données, à identifier les problèmes et à proposer des solutions.
Compétences en communication :
Capacité à communiquer efficacement avec des interlocuteurs techniques et non techniques.
Capacité à présenter les résultats du projet.
Capacité à animer des ateliers métier et technique et à acculturer.
Sensibilité éthique : Conscience des enjeux éthiques liés à l'IA générative (biais, confidentialité, sécurité, responsabilité).