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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning
Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.
Senior Product Manager - App Mobile

Définition des objectifs commerciaux : Établir des objectifs stratégiques pour l'application mobile en collaboration avec les équipes Business, Ingénierie et Data. Élaboration de la vision produit : Contribuer à la définition de la vision produit visant à positionner l'entreprise comme leader mondial du voyage de luxe, en s'appuyant sur la stratégie de l'entreprise, l'analyse des concurrents et les tendances du marché. Utilisation des données et de l'analytique : Exploiter les données et les analyses pour orienter les décisions, mesurer le succès et s'assurer que chaque initiative a un impact commercial mesurable. Intégration de l'IA : Collaborer étroitement avec les équipes Data pour intégrer des algorithmes de machine learning et d'autres technologies d'intelligence artificielle dans l'application mobile. Interface entre la technologie et le business : Servir de pont entre les équipes techniques et commerciales pour assurer une communication fluide et efficace. Priorisation des problèmes : Identifier et prioriser les problèmes à résoudre pour les membres, en se basant sur des OKRs trimestriels et en tenant compte des contraintes business et techniques. Supervision de l'implémentation des fonctionnalités : Garantir la bonne mise en œuvre des fonctionnalités en collaboration avec les développeurs. Analyse de l'impact : Évaluer et partager l'impact du travail de l'équipe à travers des mesures qualitatives et quantitatives, ainsi que des tests A/B. Communication interne : Assurer une communication régulière en interne sur les mises à jour et les résultats business.
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