Ingénieur Data
Les missions :
Développement et mise en place d'agents IA pour répondre à des besoins opérationnels
Assistant pour techniciens de maintenance : chatbot ou agent IA capable de fournir des procédures, diagnostiquer des pannes simples et suggérer des pièces de rechange.
Optimisation des tournées : algorithme IA pour planifier les déplacements des équipes en fonction des contraintes géographiques, des urgences et des disponibilités.
Synthèse de DATA ROOM : Mise en place d'outils l'IA de synthèse générative
Projets Data et architecture
Mise en place d'un Data Lake : centralisation des données issues des différents systèmes pour faciliter l'analyse et la création de rapports.
Fiabilisation des données : mise en oeuvre de contrôles qualité, détection des anomalies et normalisation des formats.
Création d'API : développement d'interfaces pour permettre aux applications internes et externes d'accéder aux données de manière sécurisée et standardisée
Implémentation de workflows pour automatiser les processus digitaux
Automatisation des processus de gestion des demandes : mise en place de scripts et d'applications pour gérer les demandes interservices.
Dématérialisation de la facturation : conception d'un flux automatisé pour la réception, validation et archivage des factures via des outils digitaux et intégration avec l'ERP.
Profil :
- Formation : Élève ingénieur en informatique ou étudiant en Master 2 orienté Data Engineering / IA.
Compétences techniques attendues
Programmation : Maîtrise de Python (librairies IA : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
Data Engineering : Conception et automatisation de pipelines ETL, gestion de bases de données SQL/NoSQL.
Cloud & outils : Connaissance des environnements Azure, AWS ou GCP pour le déploiement d'applications IA.
IA & Machine Learning : Compréhension des modèles supervisés/non supervisés, NLP, intégration d'agents IA.
Outils de versioning et CI/CD : Git, GitHub Actions ou équivalent.
Bonus : Familiarité avec Power BI ou outils de data visualisation.
Qualités personnelles recherchées
Curiosité et apprentissage continu : capacité à explorer de nouvelles technologies et à se former rapidement.
Esprit analytique et rigueur : aptitude à structurer les données et à résoudre des problèmes complexes.
Créativité et innovation : force de proposition pour concevoir des solutions IA adaptées aux besoins métiers.
Collaboration et communication : aisance pour travailler en équipe et expliquer des concepts techniques.
Adaptabilité : capacité à évoluer dans un environnement en transformation digitale.
Intérêt pour les énergies renouvelables : un plus apprécié.