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Contexte de la mission 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. 2. Objectifs de la mission 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 3. Missions et responsabilités 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 4. Compétences requisesCompétences techniques 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 Compétences transverses 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