Mission freelance Product Engineer IA / ML

Dans le cadre de ses initiatives visant à améliorer la performance énergétique et à accélérer la décarbonation de ses activités, le client recherche un Product Engineer IA / ML.

La mission s’inscrit au cœur des activités Énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production) et consiste à accompagner les Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à fort impact opérationnel.

Le prestataire interviendra comme acteur clé entre les équipes métier, Data Science et IT, avec un objectif clair de passage à l’échelle et de déploiement multi-BU.

• Développer et déployer des solutions IA/ML industrielles visant l’optimisation de la performance énergétique et la réduction de l’empreinte carbone

• Transformer des problématiques opérationnelles complexes en produits IA robustes, maintenables et prêts pour la production

• Garantir l’intégration des solutions dans la plateforme data du Groupe et leur réplicabilité à l’échelle des Business Units

• Assurer un impact métier mesurable en lien direct avec les enjeux énergétiques et environnementaux

Le Product Engineer IA / ML sera en charge de :

• Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML scalables, du POC à la production

• Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et IT pour assurer la faisabilité technique, la qualité des données et l’industrialisation

• Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA/ML explicables et réutilisables

• Intégrer les solutions dans la plateforme data Groupe pour un déploiement multi-BU

• Orchestrer la livraison end-to-end des cas d’usage, en garantissant robustesse, performance et traçabilité

• Produire une documentation complète (blueprints, guides d’implémentation, bonnes pratiques) afin de faciliter la réplication des solutions

• Favoriser la collaboration transverse entre Business Units, équipes Data, IT et fonctions centrales

• Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence des équipes internes

• IA générative et agents : Expert

• Machine Learning & Deep Learning : Expert

• MLOps et industrialisation des modèles : Confirmé

• Data Engineering : Avancé

• Efficacité énergétique et enjeux de décarbonation : Avancé

• Capacité à transformer des enjeux métier en produits IA industrialisables

• Forte culture produit et orientation impact mesurable

• Capacité à travailler en environnement complexe et multi-acteurs

• Autonomie, rigueur technique et sens du delivery