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Contexte Des usines spécialisées dans la production d’éléments de moteurs aéronautiques en titane réalisent des opérations d’usinage et de forge avec une précision extrême (jusqu’à 10 µm). L’équipe Manufacturing 4.0 fournit les outils digitaux, les technologies Industrie 4.0 et le support technique aux équipes métier et à la production industrielle. Structure du département L’équipe Manufacturing 4.0 regroupe des ingénieurs assurant l’interface entre le monde industriel et les systèmes IT permettant le pilotage intelligent des activités. On y retrouve notamment des compétences en : IT Platform Manufacturing Execution Systems UNS (Unified Namespace), collecte et distribution temps réel des données et indicateurs industriels Inspection Qualité Data (BI, Machine Learning, IA, etc.) Attrait pour la fonction Le programme consiste à concevoir et développer la solution technologique Manufacturing 4.0 du futur , intégrant notamment : pilotage par la donnée, robotique, intelligence artificielle. Fonction – Tâches principales En collaboration avec les équipes Manufacturing 4.0, IT et métiers industriels, vous serez amené à : Explorer, analyser et préparer les données issues des systèmes industriels (machines, capteurs, MES, inspection qualité…). Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML et/ou Computer Vision adaptés aux contraintes industrielles. Mettre en œuvre des pipelines end-to-end MLOps (training, validation, déploiement, monitoring). Déployer les modèles en production sur une architecture hybride on-prem / cloud avec containers et AWS SageMaker. Suivre la performance des modèles en production (qualité, dérive, robustesse) et proposer des améliorations. Intégrer les modèles aux systèmes existants via la chaîne CI/CD en lien avec les équipes IT. Documenter les solutions et diffuser les bonnes pratiques. Challenges Contribuer à la transformation Manufacturing 4.0 par la donnée et l’IA. Déployer des modèles robustes, fiables et maintenables en environnement industriel. Combiner innovation, contraintes industrielles et exigences de production. Faire preuve d’autonomie, proactivité et esprit critique constructif. Être force de proposition pour améliorer les pratiques Data Science et MLOps. Partager les bonnes pratiques avec les autres data scientists. Contacts internes et externes Intégration au sein de l’équipe Manufacturing 4.0 avec data, IT et ingénieurs industriels. Interactions avec les équipes MES, Qualité, Maintenance, UNS, IT et Cloud. Collaboration possible avec partenaires technologiques et fournisseurs de solutions.

Au sein de la DSI Corporate d’un grand groupe bancaire, le département Développements Tactiques de la direction Fast Delivery Solutions recrute un Expert Leader Data & IA . Cette direction a pour but de mettre en place des solutions rapides au service de l'ensemble des directions métiers et des fonctions supports, en réponse à des besoins ponctuels ou pérennes. En lien avec les DSI métiers, elle en assure la maintenance et participe à leur éventuelle intégration dans le SI. Pour ce faire, elle met au service des filières métiers une équipe de proximité multi solutions afin de les aider dans leurs travaux ponctuels, la réalisation de POC (Proof Of Concept), de reportings ou bien encore l’automatisation de tâches récurrentes. La mission se situe au sein du département Développements Tactiques qui a pour mission de : Développer des outils en mode commando et en proximité directe avec le métier. Mettre en œuvre des solutions faisant appel à de l’IA générative pour répondre à des besoins métier. Accompagner l’industrialisation de ces solutions dans le parc applicatif des DSI filières. Étudier la possibilité de mise en œuvre de solutions innovantes, au travers d’une veille technologique et d’études d’opportunités. Participer à des évènements et animations de démo ou d’ateliers autour de l’IA ou de la data. L’équipe, actuellement constituée de 19 membres (Data Engineers, Data Scientists et Développeurs FullStack), fonctionne entièrement en mode agile et en proximité avec les métiers. Jeune, dynamique, motivée et très proactive, l’équipe valorise l’entraide et la bonne ambiance. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les soft skills sont donc autant essentielles que les compétences techniques : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. Compétences techniques déjà présentes dans l’équipe : Développement autour de l’IA Générative. Développement Python / Pycharm. Développement Front Angular. Développement de cas d’usage IA générative à destination du business. Développement PySpark / Spark / Scala. Connaissance des plateformes Cloud. Mise en œuvre de workflows sous Alteryx. La mission : L’équipe se voit confier un nouveau programme visant à mettre en œuvre un ensemble de Use Cases faisant appel à de l’IA générative ou consistant à automatiser des traitements. Pour faire face à ce nouveau programme, nous souhaitons renforcer nos compétences avec un AI Engineer confirmé Data & IA . Principales missions : Innovation et réalisation de POCs : assurer la faisabilité technique des cas d’usage, développer des POCs autour de projets IA générative, proposer des solutions innovantes (LLM, prompts, RAG, traitement de données complexes). Industrialisation : en collaboration avec la production applicative et les contributeurs DSI, industrialiser les sujets dont les POCs s’avèrent concluants. Expertise Data & IA Générative : leader techniquement les projets, en s’appuyant sur les technologies internes (plateforme cloud, outils IA, modèles de langage type Gemini). Force de proposition : identifier des axes d’amélioration et proposer des solutions innovantes. Partage de connaissances : contribuer à la montée en compétences collective au sein de l’équipe. Suivi des sujets : assurer une communication claire et synthétique au responsable de l’équipe et aux Product Owners.

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, nous recherchons un(e) business analyst confirmé avec une expérience en tant que data scientist sur des systèmes RAG. Vous travaillerez sur des sujets d'IA et d'IA générative et notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative RAG (Retrieval Augmented Generation). Vos missions principales : - Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists - Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées - Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration - Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme - Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets - Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client

Apporter une expertise technique et produire des livrables sur les deux initiatives Low Code - No Code et Data Access ; API du plan stratégique de l'IT CIB. Expertise techniques data, API, Low Code - No Code, Citizen dev. Project management. Stratégie IT, Change et Transformation Contexte Vous rejoignez l’équipe Data & Innovation au sein de l’IT Transversale de Corporate ; Investment Banking. Nous travaillons à la réalisation de projets de data sciences (Data Analytics ; Visualization, Generative AI et Machine Learning) pour les métiers bancaires de la CIB afin d’explorer au maximum les opportunités business. Si vous êtes passionné par la Data Science et l'innovation technologique, vous serez heureux de rejoindre un environnement dynamique, exigeant et bienveillant au plus près du métier de la CIB.

Pour le département Digital, nous recherchons un(e) Product Manager IA compétent(e), motivé(e) et opérationnel(le), afin de piloter le développement de produits digitaux au sein de la division Taste & Wellbeing. Le/la candidat(e) idéal(e) dispose d’un fort sens du produit (discovery, delivery, run), d’une bonne compréhension des enjeux liés à l’IA et à la data science, ainsi que d’une expérience confirmée dans la gestion de produits digitaux au sein d’environnements complexes et orientés consommateurs. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des parties prenantes internationales et des équipes transverses, en prenant la responsabilité de l’ensemble du cycle de vie du produit, tout en garantissant une qualité de delivery élevée, l’alignement business et une performance produit mesurable.

Nous recherchons un datascientist Machine Learning pour une mission en fullremote depuis la France. Nous recherchons un(e) Data Scientist pour contribuer au déploiement d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales. ❇️ Comprendre les enjeux Sales (pipeline, forecast, CRM…) ❇️ Concevoir des solutions data-driven & modèles ML ❇️ Déployer des cas d’usage LLM (RAG, Q&A, génération de texte) ❇️ Industrialiser les modèles (pipelines, MLOps, monitoring) sur Azure ❇️ Interagir avec le business et vulgariser les insights

Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Support aux unités opérationnelles dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle (IA) à travers tous les segments de l’énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production). En s’appuyant sur une expertise approfondie du domaine de l’énergie et de solides compétences en AI/ML, le but est de transformer les problématiques opérationnelles en produits IA prêts pour la production, évolutifs et performants. L’objectif est de se concentrer sur des cas d’usage à fort impact, susceptibles de générer des résultats mesurables en termes de performance énergétique et de décarbonation, tout en créant des composants ML/AI robustes, explicables et réutilisables, intégrés à la plateforme de données du Groupe et déployables dans plusieurs unités opérationnelles. Objectifs et livrables Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML évolutives pour optimiser la performance énergétique et accélérer la décarbonation dans toutes les unités d’énergie. Transformer les défis opérationnels liés à l’énergie en produits IA prêts pour la production, en collaborant étroitement avec les équipes de Data Science et IT. Construire et maintenir une bibliothèque réutilisable de composantes IA explicables, intégrées à la plateforme de données du Groupe pour un déploiement cross-BU. Piloter la livraison complète des solutions, de la phase de proof of concept (POC) à la mise en production, en garantissant la faisabilité technique, la qualité des données et un impact métier mesurable. Favoriser le partage des connaissances et la réplication des solutions grâce à une documentation complète, des modèles et des guides de déploiement. Faciliter la collaboration inter-fonctionnelle entre les unités opérationnelles, la Data Science, l’IT et les fonctions centrales pour prioriser et exécuter les cas à fort impact.

La Data & IA Factory (DIAF) de la Direction Data & IA a pour mission : Opérationnaliser les offres de services Servir de centre d’expertise pour outils, méthodes et technologies Concevoir et maintenir (Build & Run) des solutions Data & IA (ex : OneDataLake, InfoCentres, Polaris) Optimiser le cycle de vie des données, processus et outils Définir l’architecture Data Administrer l’environnement technique BGPN sur site et cloud Objectif principal : concevoir, industrialiser et exploiter des solutions Data & IA performantes, sécurisées et résilientes, adaptées aux usages et à la migration vers le cloud. Expertises opérationnelles : Gestion technique des livrables logiciels Leadership, suivi d’activités, satisfaction client Respect des standards de maintenabilité, exploitabilité et sécurité Communication claire sur l’avancement, risques et difficultés Expertises techniques : Architecture Data : Médaillon, Data Mesh Outils de dashboarding : Tableau, PowerBI Plateformes : Dataiku, Azure, DataBricks, Microsoft Fabric Gestion de la QoS : disponibilité, scalabilité, SLA, monitoring Architecture orientée services, automatisation via CI/CD Méthodologies Agile, SAFe, SCRUM Objectifs et livrables Industrialisation des solutions Data & IA Concevoir, construire et exploiter des solutions robustes et performantes sur le long terme. Opérationnalisation de l’offre Data & IA Transformer en services et produits facilement déployables, réutilisables par différents métiers. Expertise technologique : Encadrer en définissant standards, outils et méthodes Data & IA. Architecture et socles Data : Définir une architecture cohérente, évolutive et pérenne pour plateformes et flux de données. Gestion du cycle de vie des données : Assurer ingestion, qualité, traçabilité et exploitation optimale des données. Exploitation technique : Administrer et faire évoluer les environnements Data & IA, garantissant disponibilité, sécurité et performance. La DIAF souhaite renforcer ses compétences en data visualisation et data science, notamment avec PowerBI, Tableau, Dataiku, DataBricks et Azure, pour définir et industrialiser l’offre Self Service et soutenir le déploiement de la Plateforme DataCloud, tout en améliorant la qualité en environnement on-premise. Une expérience minimale de 10 ans dans des missions similaires est requise pour accompagner l’équipe dans la conception, le développement, le test, la documentation, le support et la communication liés à cette offre Self Service.

Dans le cadre de sa feuille de route en intelligence artificielle, ce client s'engage à développer et accélérer l’intégration des technologies de Machine Learning , Deep Learning , NLP (traitement du langage naturel) ainsi que des solutions d’IA Génératives . L’objectif est de maximiser l’exploitation des données, d’optimiser les processus opérationnels et d’améliorer l’expérience client. Objectifs et livrables Credit Risk Scoring Concevoir et optimiser, pour les équipes Risque et Validation, des modèles de scoring d’octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer la stabilité du coût du risque en entraînant et déployant ces solutions, tout en mettant en place un monitoring efficace de la dérive des modèles. Collaborer étroitement avec les experts métier et les équipes Risque pour garantir la pertinence et l’efficacité des solutions développées. Solutions d’Intelligence Artificielle Optimiser l’expérience client en intégrant en temps réel nos modèles d’IA via des API dans les parcours digitaux (ex. scoring en temps réel, personnalisation des offres de paiement, etc.). Participer à l’architecture technique pour une intégration fluide des modèles, en suivant les meilleures pratiques en matière de développement (notamment Cloud et MLOps). Collaborer avec les équipes Produit et IT afin d’industrialiser et déployer ces solutions à grande échelle. Intelligence Artificielle Générative (GenAI) Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, etc.) ainsi que la relation et le support client, en prototypant puis en déployant en production des solutions d’IA Générative sous forme d’agents (ex. LLM, RAG). Automatiser l’octroi de crédits, réaliser des analyses documentaires complexes et faciliter l’interaction avec la clientèle en mettant en place des architectures orientées agents. Évaluer, optimiser et suivre les performances des agents (cohérence, diversité, utilisation de LLM en tant que juge, etc.).

Notre Data Analyst devra : Concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles d’analyse territoriale afin d’identifier les variables clés influençant les dynamiques locales. Exploiter des données variées telles que les données socio-démographiques, environnementales, concurrentielles, économiques et de marché pour établir des corrélations et réaliser des prédictions. Principales missions : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de sources diverses, qu’elles soient internes ou externes (Systèmes d’Information Géographique, bases démographiques, données climatiques, données de marché, etc.). Développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour analyser les relations entre variables et anticiper les évolutions territoriales. Collaborer avec le Chargé d’étude en géomarketing afin d’intégrer des données géospatiales dans les analyses. Concevoir des tableaux de bord interactifs (notamment avec Power BI) et élaborer des visualisations pour faciliter la compréhension des résultats par les décideurs (cartes, graphiques, etc.). Travailler en étroite collaboration avec les experts métier pour affiner les hypothèses, valider les modèles et garantir la pertinence des analyses. Analyse et contact avec le métier : Transformer les besoins métiers en indicateurs pertinents et identifier les sources de données appropriées pour y répondre. Analyser les dynamiques croisées des territoires, notamment en matière socio-démographique, économique, immobilière, environnementale, concurrentielle et de mobilité. Convertir les résultats analytiques en livrables clairs, pédagogiques et exploitables pour les équipes décisionnelles. Gestion des données et traitement : Rédiger des requêtes SQL complexes pour la préparation et l’analyse des données. Garantir la fiabilité, la cohérence et la traçabilité des analyses produites. Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des données à forte valeur ajoutée, en assurant leur architecture et leur modélisation.

Principales missions : Vision & Stratégie Produit IA : Définir la stratégie des solutions IA en collaboration avec les équipes métier, en identifiant les opportunités dans les domaines du Risque, du Paiement, du Digital, etc., et en priorisant les projets selon leur valeur et faisabilité. Gestion du Backlog & Priorisation : Coordonner et prioriser les initiatives en Data Science et IA en traduisant les besoins métier en fonctionnalités, en maintenant le backlog et en arbitrant les priorités pour maximiser l’impact business à chaque sprint. Pilotage du Delivery Agile : Superviser la livraison des projets IA via des méthodologies agile (Scrum/Kanban), organiser les cérémonies, suivre l’avancement, lever les obstacles, et garantir le respect des délais, du budget et de la qualité, tout en communiquant avec les sponsors. Coordination Métiers–Data–IT : Servir d’interface entre les équipes Data Science, IT et métiers, en facilitant la co-construction de solutions adaptées, en intégrant les contraintes techniques et en assurant une mise en œuvre fluide. Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » classiques : Piloter l’évolution des modèles de scoring crédit (octroi, scores comportementaux), en concevant, expérimentant, déployant et en monitorant les modèles en collaboration avec Risque et Validation, en s’assurant qu’ils respectent les normes réglementaires et qu’ils améliorent la stabilité du coût du risque. IA Générative & Agents : Explorer et déployer des cas d’usage liés à l’IA générative, tels que chatbots, assistants cognitifs ou systèmes avec LLM/RAG, pour automatiser l’analyse de documents, soutenir les équipes internes ou enrichir le support client, en définissant objectifs et indicateurs de performance.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d’une équipe projet , nous recherchons un Data Scientist / Développeur Python pour intervenir sur des sujets liés au développement et à la valorisation de données . La mission s’inscrit dans un environnement technique orienté analyse, traitement et exploitation de données , avec pour objectif de concevoir et améliorer des composants permettant d’extraire de la valeur à partir de jeux de données complexes. Missions principales Analyser les besoins fonctionnels et participer à la conception technique des solutions Développer des traitements et scripts Python dédiés à l’analyse et à la transformation de données Manipuler, préparer et structurer des jeux de données Concevoir, améliorer ou intégrer des modèles de data science Participer à l’ industrialisation des traitements et des modèles Réaliser les tests, corrections d’anomalies et optimisations Contribuer à la documentation technique Participer aux échanges avec l’équipe projet et au suivi des travaux Livrables attendus Développements Python documentés Scripts et traitements de manipulation et d’analyse de données Jeux de tests et validation des traitements Modèles ou traitements de data science intégrés Documentation technique associée Correctifs et évolutions conformes aux exigences du projet Environnement technique Data & Développement Python Data Science Traitement et analyse de données Manipulation de jeux de données Outils & Plateformes Tableau Vertica DSS (Data Science Studio) Bonnes pratiques Développement de scripts et traitements de données Tests et debugging Documentation technique Travail collaboratif en équipe projet ⭐ Compétences clés (obligatoires) Python Data Scientist Tableau Vertica DSS

Présentation de l’organisation Au sein d’une organisation spécialisée dans les services financiers et l’assurance vie, la Direction des Systèmes d’Information Métier est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du système d’information dédié aux activités d’épargne et de finance. Enjeux stratégiques La valorisation de la donnée constitue un axe majeur de la stratégie de transformation pour les années à venir. Dans ce cadre, l’organisation recherche un Ingénieur Data expérimenté (niveau III) afin de rejoindre l’équipe de développement Data. Le consultant intégrera une équipe Data récemment constituée, avec pour objectif de construire, maintenir et optimiser les plateformes et pipelines de données , afin de garantir la fiabilité, la qualité et l’accessibilité des données pour l’ensemble des métiers de l’entreprise. Missions principales Le consultant Data sera rattaché au chef de projet de l’équipe et interviendra comme contributeur technique clé dans le cycle de vie de la donnée . Il participera activement à la mise en œuvre du modèle Data de l’organisation. Les principales missions seront les suivantes : Conception de pipelines de données (ETL / ELT) Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants. Alimenter les entrepôts de données et les DataMarts. Modélisation des données Participer à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle). Adapter ces modèles aux besoins métiers du secteur financier et de l’assurance. Industrialisation des processus Data Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée. Utiliser des outils spécialisés de data science et de data engineering pour automatiser les flux. Visualisation et reporting Assurer l’intégration des données dans les outils de Business Intelligence pour leur exploitation par les équipes métiers. Maintenance et optimisation Garantir la performance et la qualité des flux de données. Maintenir l’infrastructure data en conditions opérationnelles. Compétences techniques recherchées Profil technique disposant d’une forte appétence pour les outils d’industrialisation et de traitement de la donnée . Compétences clés Niveau de prestation : Niveau III exigé Maîtrise avancée du langage SQL Expérience dans la conception et l’implémentation de processus ETL / ELT Expertise en modélisation de données (MCD, dimensionnelle) Capacité à challenger les solutions techniques , estimer les charges et piloter les phases de qualification Connaissance des outils de Business Intelligence (ex : Tableau ou équivalent) Compétences appréciées Maîtrise d’un outil de data science / data préparation (ex : Dataiku ou équivalent) Expérience sur des outils historiques de reporting ou d’analyse de données Connaissance du secteur assurance / finance Organisation de la mission Présence sur site : minimum 3 jours par semaine Télétravail possible le reste du temps Mission nécessitant une bonne autonomie et une capacité d’intégration dans une équipe Data

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.