Description

👋 Bonjour et bienvenue !

Senior AI Product Manager (10+ ans), je suis spécialisé LLMOps / LLM / RAG / Evals : je transforme des idées GenAI en produits fiables en production.

Ce que je propose :

🎯 Cadrage Produit GenAI

Définir le bon use case, la valeur, le MVP, les métriques (adoption, qualité, coût/latence).
Vibe coding prototypes : prototyper vite → tester avec utilisateurs → itérer (idéal pour sécuriser une décision avant d’investir lourdement).
Réaliser la stratégie Go-to-market : product/market fit, messaging, alignement Produit/Tech/GTM, plan de lancement.

⚙️ Industrialisation LLMOps (RAG – Evals – Monitoring)

RAG & orchestration (agents, scoring, embeddings / vector search)
Evals/QA (rubrics, jeux de tests, détection d’hallucinations)
Monitoring/guardrails (observability/tracing, brand voice, sécurité, fallbacks)

📊 Exemples de résultats

Résultats business : 360k visiteurs/an • x5 meetings
Scoring evals : -98% de bruit (shortlist 2500 → 50)
Hallucination rate evals : < 2% après optimisation contexte/prompt engineering + guardrails

🤝 Je travaille principalement en remote, avec possibilité d’être présent ponctuellement sur site.

📩 Contactez-moi pour en discuter - réponse rapide garantie.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Allemand
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)

LUNA NOVA
Senior Consultant GenAI (LLMOps, RAG, Evals) | AI Agents & Automation
AGENCE & SSII
avril 2025 - Aujourd'hui (1 an et 2 mois)
Paris, France
Rôle : GenAI Product & Go-to-Market Consultant (LLMOps, RAG, IA, ML)
Positionnement : Transformer des POC GenAI en produits fiables en production (qualité mesurée, risques maîtrisés, adoption)

Contexte

En tant que Product Manager Senior et expert LLM/RAG, j’aide des PME, agences digitales et startups B2B SaaS à transformer des idées GenAI en produits adoptés (fiables en prod, mesurables, orientés résultats).

Missions / responsabilités
Cadrage produit & valeur : cible, use cases, proposition de valeur, packaging et pricing pour un premier produit GenAI
Lean discovery : interviews / tests terrain pour valider le workflow utilisateur et éviter de builder “dans le noir”
Roadmap & MVP : scope focalisé, critères de succès, instrumentation minimale (activation, adoption, qualité, coût).
LLMOps & fiabilité : mise en place de pratiques Evals / QA / monitoring pour rendre le système mesurable et améliorable
Alignement delivery & GTM : synchronisation fondateurs/tech/sales-marketing sur priorités, jalons et boucle feedback.
Définition de rubrics qualité (pertinence, factualité, style/brand voice, sécurité)
Mise en place de jeux de tests (golden set), scénarios edge cases, critères d’acceptation
Stratégies anti-hallucinations (RAG, citations/sources, refus contrôlés)
Monitoring en prod : suivi qualité, latence, coût, taux d’erreur, dérives (drift)
Guardrails : politiques de contenu, contraintes ton/brand voice, filtres, fallbacks et escalade humaine
Approche
Scope : 1 cible + 1 job-to-be-done + 1 métrique de succès
Design : workflow + architecture (RAG / agentic) + risques
Evals : rubrics + dataset + tests automatisés (pré-prod)
Prod : monitoring + alerting + boucle feedback (post-prod)
Itération : optimisation qualité ↔ coût ↔ latence + adoption

Mots-clés
GenAI • LLMOps • RAG • Evals • LLM evaluation • Monitoring • Observability • Guardrails • QA anti-hallucinations • Agents IA • Product strategy • Go-to-market • Discovery • MVP
LLMOps intelligence artificielle Product management Product Market Fit Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Site Bunch
Product Owner IA / GenAI
TÉLÉCOMMUNICATIONS
février 2023 - mars 2025 (2 ans et 1 mois)
Bordeaux, France
Rôle : Product Owner (Produit + Ops)
Produit : plateforme “usine-à-sites” no-code pour créer et piloter des réseaux de sites web à grande échelle
Cibles : agences marketing local & réseau, franchises, groupes, agences SEO / content

Contexte
CMS propriétaire en SaaS, administration intuitive no-code. Fonctionnalités réseau puissantes (mutualisation, partage, gestion multi-clients) pour industrialiser la production de sites et de contenu local.

Vision produit IA
Optimisation automatique du contenu pour un meilleur SEO (on-page + maillage)

Responsabilités
Stratégie produit & roadmap : définition de la vision, arbitrages, priorisation, cadrage MVP/itérations.
Pilotage delivery & opérations : mise en place des process de suivi, rituels, outils, et gestion de la qualité.
Estimation & planification : Extreme Quotation, suivi d’avancement, gestion des dépendances.
Management : équipe ~25 personnes (5 en direct : PO, CTO, UX… + 20 indirects : dev, designers, intégrateurs, consultants).
Recrutement : constitution d’une équipe de 15 consultants en développement.
Performance & KPI : pilotage burndown, QA, retours utilisateurs, fiabilité et satisfaction.
Environnement / stack
Process : Scrum, TDD, Gherkin
Architecture : API + microservices, single codebase, multi-client, Angular / .NET
DB : PostgreSQL, Redis
Infra : GitLab, Docker, Kubernetes, Traefik
Cloud : Google Cloud, OVH Cloud, Cloudinary
Outils : GitLab, Miro, Figma, Discord
Tests : LambdaTest, Ghost Inspector
Mots-clés
CPO • Product Ownership • SaaS • No-code • Plateforme • Multi-tenant / multi-client • Agile/Scrum • KPI • Delivery • Microservices • Kubernetes • Angular/.NET • LLM
Product management intelligence artificielle Gestion de projet agile LLM LLMOps