Product Owner Data - Banque - Freelance (H/F)

💼 Offre d'emploi

Date de publication

05/11/2026

Dernière mise à jour

05/11/2026

Type de contrat

Profession libérale

Durée de travail

Expérience

Débutant accepté

Salaire brut

550 € par jour

Permis demandé

Aucune information

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📍 Entreprise

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Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 550

CONTEXTE

Au sein de la DSI, le client cherche à renforcer son expertise en gestion de produits data pour :

Moteur Vision Partagé du Défaut :

* Pilotage du produit existant, conforme à la réglementation NDOD (Normes de Détection des Overdrafts et Défauts).
* Refonte du moteur : modernisation de l'architecture et intégration de l'IA pour améliorer la détection et l'analyse des défauts.
* Assurer la qualité des données et leur alignement avec les besoins métiers.

Refonte des Visions Client :

* Repenser les tableaux de bord permettant de visualiser les données client, notamment leurs encours (expositions, risques, etc.).
* Objectif : simplifier l'accès aux données, améliorer l'ergonomie.

MISSIONS

* Pilotage des backlogs : priorisation des user stories, gestion des sprints et alignement avec les parties prenantes (métiers Risques).
* Collaboration avec les équipes :
* Data : intégration des données, validation des règles NDOD, et exploitation de l'IA pour le moteur de défaut.
* Techniques : accompagnement des développeurs pour la refonte des moteurs et des visions.
* Métier : recueil des besoins et validation des livrables (ex : prototypes des nouvelles visions client).

* Gestion des dépendances :
* Coordination avec les équipes pour l'intégration des données.
* Assurer la qualité des données et leur conformité réglementaire (NDOD).

* Amélioration continue :
* Identifier les opportunités d'automatisation (ex : génération des visions client) et d'innovation (ex : utilisation de l'IA pour la détection des défauts).

OUTILS & ENVIRONNEMENT

* Jira
* Socle technique : Cloud Public

1. Expérience confirmée en Product Ownership sur des produits data ou réglementaires
2. Certification en méthodologies Agile/SAFE et des outils de gestion de backlog (Jira, Confluence)
3. Connaissance des enjeux data (qualité, gouvernance, intégration) et des réglementations bancaires (NDOD)
4. Capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires (data, tech, métier) et à prioriser des sujets complexes
5. Intérêt pour l'IA