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.

Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
German
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km), Bordeaux (up to 50km)

LUNA NOVA
Senior Consultant GenAI (LLMOps, RAG, Evals) | AI Agents & Automation
DIGITAL AND IT
April 2025 - Today (1 year and 2 months)
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
TELECOMMUNICATIONS
February 2023 - March 2025 (2 years and 1 month)
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 Agile Project Management LLM LLMOps