Product Manager Data & IA - Yield Advisory Yield Studio & Advisory

En tant que Product Manager Data & IA, tu interviens chez nos clients grands groupes pour cadrer, prioriser et piloter des produits data et IA à fort impact business.

La réalité du terrain est connue : des data lakes à 10M€ que personne n’utilise, des dashboards que personne ne regarde, une qualité de donnée catastrophique, zéro ownership produit sur les assets. Et en parallèle, des initiatives IA qui s’enchaînent sans cap : 15 POC GenAI, des agents qui font une démo impeccable et s’effondrent au premier vrai usage, des arbitrages build vs buy faits à l’intuition. Toi, tu es là pour mettre tout ça en ordre.

Tu fais le lien entre les besoins métiers, les utilisateurs finaux et les équipes data, IA et tech. Tu cadres avant de coder, tu prototypes pour valider en jours, et tu fais en sorte que les produits data et IA vivent dans la durée, pas dans un slide deck de COPIL. Pas un exécutant de backlog, un sparring partner des dirigeants et un accélérateur d’impact.

Tes responsabilités au quotidien

Vision & stratégie produit Data & IA

• Identifier et prioriser les cas d’usage Data et IA à fort impact business (BI, analytics avancé, LLM, ML classique, automatisation intelligente, GenAI, agents).

• Définir une vision produit Data & IA claire, intégrée à la stratégie produit globale du client. Pas une initiative satellite.

• Construire des roadmaps réalistes, pilotées par la valeur et le time-to-value. Pas par le hype.

• Aider les directions à arbitrer : build vs buy, API vs modèle custom, quick win vs plateforme, IA vs simple règle métier (l’IA n’est pas toujours la réponse).

Discovery & cadrage

• Cadrer les problèmes utilisateurs et métier avant de chercher la solution technique.

• Mener la discovery : entretiens utilisateurs, analyse des données existantes, identification des cas d’usage prioritaires.

• Prototyper rapidement (Figma Make, v0, Lovable, prompt engineering, POC légers, agents) pour valider les hypothèses en jours et non en six mois.

• Définir les critères de succès adaptés : adoption, qualité de donnée, fraîcheur, précision, ROI, coût d’inférence, confiance utilisateur.

Delivery & ownership

• Garantir que les produits data et IA livrés vivent dans la durée : ownership, SLA, consommateurs identifiés, mesure d’usage réel.

• Structurer les boucles de feedback spécifiques : évaluation humaine, monitoring de drift, itération sur les prompts, suivi qualité des datasets.

• Piloter le delivery avec une vision Lean : maximum de valeur, minimum de gaspillage. Tuer sans état d’âme les cas d’usage non data-ready ou sans propriétaire métier.

• Assurer le lien entre équipes data, IA, tech, design et métier dans des organisations matricielles.

IA dans la pratique produit

• Maîtriser et déployer les outils IA de dernière génération en mission : Claude, Cursor, agents autonomes, Figma Make, v0, Lovable.

• Construire ou intégrer des agents IA pour accélérer les workflows produit et data : analyse de feedback à grande échelle, synthèse documentaire, génération de specs, scoring de backlog, documentation de datasets, reporting automatisé.

• Être la référence Data & IA auprès des clients : former les équipes internes, démystifier les possibilités, tuer les fantasmes.

• Rester à la pointe absolue : veille quotidienne sur les modèles, outils, papers, usages émergents, et partage en interne.

Influence & posture conseil

• Être le sparring partner des CPO, CDO, CTO et directions métier.

• Monter en compétence les équipes internes (PO, PM, data analysts, tech leads) sur des méthodes concrètes et actionnables.

• Contribuer au pôle Advisory : capitalisation, frameworks internes, recrutement, avant-vente.

Stack & environnement technique

• Data & BI : Tableau, Power BI, Looker, Snowflake, BigQuery, Airflow, AWS Redshift, Microsoft Fabric.

• IA & GenAI : LLM (Claude, GPT, Mistral), frameworks d’agents, RAG, bases vectorielles (pgvector), prompt engineering, évaluation.

• Prototypage & outillage PM : Claude, Cursor, Figma Make, v0, Lovable, agents autonomes.

• Bonne compréhension : qualité de donnée, modélisation, interopérabilité, MLOps / LLMOps, gouvernance, RGPD / AI Act.

Les avantages

• 💻 Un MacBook est fourni

• 🤺 Pose tes congés quand tu le souhaites

• 💰 Budget personnel pour ton matériel (écran, clavier, souris…)

• 🍔 Carte restaurant Swile

• ⛷️ Un séminaire d’entreprise au ski chaque année

• ✨ Des temps de partage, apéros, teambuilding

• 🎤 Conférences, formations, meetups

• 🚆 Le remboursement de 50% de tes frais de transport

• 🤗 Des collègues incroyables

• ❤️ Mutuelle Alan Green

• 🤩 Des bureaux très sympas à la Trinité (Paris)

• 🗺️ Prime de vacances Syntec

Tes perspectives d’évolution

Chez Yield Advisory, tu interviens sur les missions les plus stratégiques du moment , celles où l’IA rencontre le produit. Tu bénéficies d’un accès privilégié aux expertises de Yield Studio (design, tech, data, IA) et d’un accompagnement sur-mesure pour accélérer ta progression. L’IA bouge vite, nous aussi : on investit massivement dans ta montée en compétence (outils, modèles, méthodes) pour que tu restes toujours un cran devant le marché. Les opportunités sont concrètes : évoluer vers un rôle de Lead IA Product, Principal Consultant, Head of AI Advisory, ou intégrer un client en interne sur un poste stratégique.