AI Product / SME Lead - F/M/X

Company Description

[REDACTED] est le moteur de la tech, des solutions digitales et de la transformation au sein du Groupe. Nos 5 000 talents s'engagent à offrir les meilleures expériences digitales et tech à nos clients, nos hôtels et nos équipes dans 110 pays, et à façonner l'avenir de l'hospitalité.

[REDACTED], des métiers où l’intelligence est d’abord humaine !

Job Description

[REDACTED], c’est le laboratoire d’innovation et de transformation technologique du leader mondial de l’hôtellerie.

Nos équipes, appelées Heartist®, concentrent le meilleur de l'hospitalité et le meilleur de la tech & du digital.

Notre ambition : offrir à nos clients des expériences personnalisées, mémorables et durables.

Ici, nous faisons naître de nouvelles façons de voyager dans chacun de nos 5 500 hôtels, au plus proche de nos 100 millions de clients dans 110 pays.

Ici, nous sommes au cœur d’un formidable terrain de jeu de transition technologique et de conception de produits digitaux et de services, pour nos clients et nos équipes en hôtels.

Ici, votre champ d’application ne connaîtra aucune frontière.

Alors, avec nous, osez avoir un impact sur le monde !

C’est ici que vous attend votre plus grand défi :

Sous la responsabilité du SVP of Data Science & AI, vous rejoindrez une équipe au cœur de la transformation du groupe [REDACTED] grâce aux données et à l’intelligence artificielle.

Au sein du département Data, le pôle Data Science & IA a pour objectif de définir et de mettre en œuvre la vision du groupe en matière d’IA, de développer l’utilisation du machine learning, de l’IA générative et de l’IA agentique, et d’optimiser l’impact commercial de ces technologies sur l’expérience client, l’exploitation hôtelière et les équipes internes.

Vous ferez le lien entre les responsables métier et les équipes d’IA et d’ingénierie des données, en veillant à ce que le bon produit soit développé, déployé, adopté et amélioré en continu.

Votre mission :

Business Partnership : cerner les besoins métier, définir les cas d’utilisation de l’IA, s’aligner sur les indicateurs clés de performance (KPI) et la valeur attendue avec les parties prenantes (Commercial, Marketing, Distribution, Opérations, Marque).

Product Ownership :

• Gérer la vision du produit, la feuille de route et le backlog ;
• Hiérarchiser les fonctionnalités en trouvant le juste équilibre entre valeur métier, faisabilité technique et risques.

Delivery Leadership :

• Diriger une équipe interne/externe composée de data scientists, d’ingénieurs IA / GenAI et d’ingénieurs ML Ops ;
• Piloter les sprints, la qualité, les délais de mise sur le marché et la préparation à la production.

Adoption & Value Tracking :

• Piloter la gestion du changement et l'adoption par les utilisateurs finaux ;
• Mesurer l'utilisation, le retour sur investissement et l'impact métier ;
• Rendre compte aux parties prenantes et à la direction.

Gestion des fournisseurs et du budget : piloter les partenaires externes ([REDACTED], [REDACTED], [REDACTED], [REDACTED], etc.), gérer le budget, les contrats et les SLA

Risques, éthique et conformité : veiller à ce que le RGPD, les principes d'IA responsable et les mesures de sécurité soient intégrés dès la conception, en étroite collaboration avec le délégué à la protection des données (DPO), les équipes juridiques et de conformité.