Chef de projet IA générative - Secteur Finance (H/F)

Ici, pas de routine mono-produit : tu enchaînes ou mènes en parallèle plusieurs projets, tantôt dans les équipes Saify, tantôt immergé chez le client, pour déployer des agents IA métiers, automatiser des traitements et faire parler la donnée financière sur des périmètres aussi variés que les opérations de marché, le KYC ou la trésorerie.
Chaque mission change concrètement le quotidien du client : information accessible en quelques secondes, données centralisées, pilotage plus net.
Cette diversité de métiers et d'environnements techniques, c'est ce qui te fait monter en compétence à un rythme qu'aucun poste mono-produit ne peut offrir.
Responsabilités
- Cadrer les besoins avec les équipes métier : ateliers, cartographie des processus, identification

des cas d'usage à forte valeur, formalisation des exigences et des critères de succès.
- Concevoir la solution cible avec les ingénieurs : architecture agentique, choix des modèles,

stratégie RAG, intégrations, sécurité et confidentialité des données.
- Piloter la réalisation : découpage, priorisation, planning, suivi de l'avancement, arbitrages et

gestion des risques.
- Animer la relation client au quotidien : comités, points d'avancement, démonstrations, gestion des

attentes et des changements de périmètre.
- Organiser les tests, l'évaluation des agents et la recette avec les utilisateurs, puis accompagner le

déploiement et l'adoption.
- Mettre les mains dans le produit : prototyper, tester les agents, écrire des prompts et des jeux

d'évaluation, relire ce qui est livré.
- Contribuer à l'avant-vente : qualification des besoins, propositions, chiffrages, démonstrations.
Livrables types
- Des notes de cadrage, des spécifications fonctionnelles et des architectures cibles.
- Des plannings, des suivis d'avancement, des comptes rendus de comités et des tableaux de risques.
- Des jeux d'évaluation, des plans de recette, des guides utilisateurs et des retours d'expérience.


Ce que le poste permet
- Intervenir sur plusieurs projets et plusieurs clients.
- Travailler sur des cas d'usage concrets à forte valeur métier.
- Monter en compétence rapidement sur la finance, les métiers opérationnels et l'IA agentique.
- Avoir un impact visible sur des solutions déployées en production.
Exigences clés
- Fiabilité, documentation, traçabilité, auditabilité.
- Sensibilité forte à la sécurité et à la confidentialité des données.
- Solutions réellement adoptées, pas de simple POC.
Profil recherché:
Compétences recherchées
Pilotage de projet
Cadrage, spécification, planification, méthodes agiles, gestion des risques, animation d'ateliers et de comités, reporting
Écosystème IA
LLM, agents IA, maîtrise des coûts, sécurité et confidentialité des données
Culture métier
Environnements bancaires ou financiers
Deux exigences transverses : livrer des solutions fiables, documentées et réellement adoptées ; et rester sensible aux enjeux de sécurité, de confidentialité, de traçabilité, d'auditabilité et de qualité des données. En finance, c'est ce qui sépare un prototype d'une solution qu'on met en production.
Profil recherché
- École d'ingénieur ou école de commerce avec une spécialisation IA et gestion de projet
- Tu as piloté un ou plusieurs projets logiciels, data ou IA jusqu'à la mise en production, chez un client ou en cabinet de conseil : cadrage du besoin métier, structuration en attentes transmissibles aux développeurs, délais, arbitrages.
- Tu as fait une première expérience dans un environnement finance - banque.
- Tu as déjà cadré ou livré au moins une solution d'IA générative : tu sais ce qu'un LLM fait bien, ce qu'il fait mal, et ce que ça coûte.
- Tu comprends le monde du développement et ses contraintes techniques, et tu sais vulgariser dans les deux sens : les enjeux métier aux équipes techniques, et les contraintes techniques aux équipes métiers.
- Tu es à l'aise face à un client : tu écoutes, tu reformules, tu dis non quand il faut, et tu tiens tes engagements.
- Tu es autonome, pragmatique, curieux, et tu vises le résultat plutôt que la démonstration.
- Tu apprends vite un contexte financier ou opérationnel complexe.
- Le rythme et l'incertitude d'une startup te motivent plus qu'ils ne t'inquiètent.
- Tu es rigoureux sur les spécifications, les délais, la documentation et les cas limites.