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Carlin M.CM

Carlin M.

AI Product Manager/AI Product Builder

500 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Carlin

Product Manager avec une approche builder, je transforme des problèmes utilisateurs en produits qui ont du sens.

Après 3 ans en tant que PM/PO dans des environnements exigeants (AXA, Airbus Defence and Space, Infotel), j'accompagne des équipes sur des missions de cadrage produit, discovery et stratégie, avec une forte expertise en IA générative et systèmes multi-agents.

Ce qui me différencie : je ne fais pas que structurer des backlogs. Je pratique le vibe coding (Lovable, Claude Code) pour prototyper rapidement des hypothèses, je pilote des benchmarks stratégiques multi-critères, et je sais parler aussi bien aux équipes tech qu'aux directions métier.

Mes missions de prédilection : audit et stratégie produit, cadrage de discovery, accompagnement PM/PO, conseil et intégration d'outils IA.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 40 km)

Expériences

  • OAIO
    Product Manager/Product Builder
    CONSEIL & AUDIT
    janvier 2026 - avril 2026 (3 mois)
    Neuilly-sur-Seine, France
    • Pilotage de la stratégie produit pour l’implémentation d’une plateforme LMS et d’outils IA destinés à 3
    500+ collaborateurs et clients externes.
    • Conduite d’un benchmark stratégique de 17 solutions LMS et 44 outils IA avec grille de scoring multicritères : SCORM/xAPI, e-commerce, scalabilité, gamification, IA native, souveraineté, sécurité, pricing.
    • Prototypage d’une plateforme LMS maison en vibe coding (Lovable + Claude Code) — interface
    fonctionnelle livrée en parallèle du benchmark pour tester des hypothèses UX et valider des choix
    d’architecture produit.
    • Définition de la roadmap de déploiement en 3 phases (interne → clients → marketplace) alignée avec les
    objectifs business.
    • Simulation de coûts sur montée en charge (50 → 3 000 users) et analyse ROI par solution.
    • Stakeholder management : présentations à la direction et collaboration transverse avec équipes RH, IT,
    Commercial, Formation.
    • User research : interviews et surveys auprès des collaborateurs pour recueil des besoins et retours
    utilisateurs.
    • Analyse concurrentielle du marché des ESN et product boutiques françaises sur leurs offres de formation
    IA.
    SAFe Scrum Product management Claude Code Codex
  • AXA GROUP OPERATIONS
    AI PRODUCT OWNER
    BANQUE & ASSURANCES
    septembre 2023 - décembre 2024 (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    Rôle de Product Owner dans une team en Scrum allant vers le SAFe/ Rôle de Transformation Officer dans la mise en place de l'IA générative dans l'ensemble du groupe AXA (Copilot, SecureGPT) et de l'agilité à l'échelle (SAFe)

    - Participation aux cérémonies et activités agile en scrum puis en SAFe (Sprint planning/PI Planning, daily Scrum meeting, Sprint review, Sprint retrospective)
    - Hiérarchisation de backlog, rédaction de user stories et priorisation, acceptance criteria, Definition of Ready et Definition of Done (Méthode MoSCoW & INVEST)
    - Recueil et analyse de besoins utilisateurs pour proposer des optimisations (survey, interviews, tickets, dashboards)
    - Participation à la mise en place de l'agilité à l'échelle (SAFe Framework) Automatisation de process avec ajout d'IA via Power Automate et AI Builder (Mailing, surveys, bulletin d'information sur l'IA)
    - Mise à jour continue de la documentation sur l'usage de l'IA et de l'agilité (Sharepoint)
    - Respect d'une roadmap produit en alignement avec les priorités business
    SAFe Product management intelligence artificielle Scrum Conduite du changement
  • Outlier AI/Alignerr AI
    AI TRAINER/AI DATA ANNOTATOR (Freelance)
    mai 2024 - décembre 2025 (1 an et 7 mois)
    Participation à divers projets d’entrainement de modèles d'IA générative basés sur l'apprentissage par renforcement avec retour humain:

    Annotation de données : Ajout de labels et de balises descriptives à des données brutes (images, textes, audios) pour créer des ensembles de données structurés, exploitables et adaptés aux besoins des modèles.

    Révision des annotations : Vérification de la précision et de la cohérence des annotations, en assurant le respect de standards de qualité rigoureux grâce à des contrôles croisés basés sur des critères prédéfinis.

    Étiquetage des données : Classification des données annotées en catégories spécifiques pour optimiser l'apprentissage des modèles, leur permettant d'identifier des motifs et de produire des prédictions pertinentes.
    intelligence artificielle IA générative Chatbot IA Agent IA

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Formations

  • Master 2 Économie et Management de l’innovation : Innovation, Digital, Conseil
    Université Paris-Saclay
    2024
    Réalisation d'un mémoire intitulé “Du hardware au software, du Waterfall au SAFe : Les avantages de l’agilité sur la performance opérationnelle en environnement VUCA”
  • M1 Management Stratégique et Conduite du Changement
    Université Paris-Saclay
    2023
    Réalisation d'un mémoire intitulé "L'accompagnement au changement technologique et organisationnel sous le prisme des rapports de domination"

Certifications

Compétences

Catégories