Description du poste

Ever"T — Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance — cherche un·e Product Manager IA pour piloter un moteur de recommandation personnalisée au sein d'un grand groupe international.

Le contexte du projet

Le projet vise à faire évoluer un moteur de raisonnement de personnalisation destiné à alimenter des diagnostics et recommandations individualisées, ainsi qu'un ensemble croissant d'expériences conversationnelles et agentiques. L'enjeu : dépasser la simple gestion de roadmap pour co-construire, avec les équipes IA et Data, l'algorithme, l'intégration au knowledge graph et l'expérience agentique elle-même.

Tu agiras comme co-propriétaire du domaine, en pilotant la stratégie, en représentant le produit auprès des parties prenantes, et en travaillant en pair technique avec les Ingénieurs IA et Knowledge Graph.

Vos missions

• Faire évoluer l'algorithme de recommandation (scoring, ranking, boucles de feedback) en collaboration directe avec les Data/AI Engineers

• Définir comment le moteur s'intègre dans des parcours de commerce agentique (ce qui est recommandé, comment c'est raisonné et expliqué par des agents IA)

• Traduire les besoins métier en décisions de roadmap algorithmique, et inversement

• Co-piloter la stratégie du domaine avec le Product Manager de flux, et représenter cette stratégie auprès de la direction

• Contribuer à la définition des besoins futurs de l'équipe (compétences, rôles, partenariats)

Pourquoi Ever"T ?

Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.

Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.

Profil recherché

Profil recherché

• Expérience confirmée en Product Management sur des produits algorithmiques, de recommandation ou IA

• Expérience concrète en ML/Data Science : vous avez construit, évalué ou déployé des modèles ou pipelines (recommandation, NLP, embeddings)

• Maîtrise des systèmes de recommandation (scoring, ranking, A/B testing) au niveau implémentation

• Bonne compréhension des agents LLM, protocoles agentiques (type MCP), et du RAG

• Pratique de Python, SQL, et des outils d'évaluation ML (notebooks, MLflow, vector stores)

• Un plus : Knowledge Graphs, BigQuery, plateformes d'expérimentation A/B

• Excellent communicant, à l'aise pour naviguer entre profondeur technique et enjeux business