Apprenti(e) Ingénieur(e) Digitalisation Intelligence Artificielle pour l'Industrie

Contract Type

Work-study/Internship

Country

FRANCE

Location

Octeville sur Mer

Votre opportunité

Dans ce cadre, nous recherchons aujourd'hui un apprenti Ingénieur·e Digitalisation, Automatisation, Robotique et Intelligence Artificielle pour l’industrie IA & E‑Commerce (H/F) pour notre service SERVICES PORTFOLIO, PERFORMANCE & E‑COMMERCE. Durée de l’alternance : 3 ans préférentiels (acceptable 2 ans) – rythme selon école Localisation : Octeville-sur-Mer (76) Niveau : Bac+2/3 (profil ESIGELEC, École 42 ou équivalent) Langues : Français courant, anglais professionnel (écrit/oral)

Votre Mission

• Gestion du quotidien :
• Participer à la création, au prototypage et à l’industrialisation de solutions IA innovantes pour améliorer l’expérience e‑commerce sur Sidel Services Online.
• Déployer un chatbot / copilote conversationnel (FAQ, guidage à la commande, assistance).
• Prototyper une interface en langage naturel (recherche, navigation, création de panier par intent classification).
• Optimiser, réorganiser et simplifier les parcours clients (recherche, panier, commande, accès aux services vendus / en vente).
• Mettre en place des tableaux de bord (Power BI) et manipuler des modèles de données pour mesurer l’adoption, la conversion et le temps de commande.
• Suivi des KPIs, alimentation des tableaux de bord et études ponctuelles.

Livrables attendus

• POC(s) IA documentés (architecture, prompts/intentions, jeux d’essai, limites).
• Gestion du Backlog, KPIs et plan de déploiement.
• Dossier d’industrialisation (sécurité, RGPD, performance, Maintien en Condition Opérationnelle).
• Suivi des comptes rendus, rédaction de spécifications.

Vous intégrerez une équipe dynamique et serez en étroite collaboration avec les services IT, digital et e‑commerce.

Votre Profil

• Formation Et Langues Bac+2/3 (profil ESIGELEC, École 42 ou équivalent), Français courant, anglais professionnel.
• Compétences Professionnelles Et Expérience Analyse de données (exploration, métriques), esprit scientifique.
• Notions de codage (Python/JS ou équivalent), prototypage rapide, appels d’API.
• Bases en NLP/LLM (intent classification, RAG, évaluation).
• Sens UX/UI et culture produit (parcours e‑commerce, identification des axes d’améliorations).
• Veille technologique active, capacité de vulgarisation.