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liste des taches : Réaliser un diagnostic de l'existant ( Analyse des processus actuels, évaluation des outils et des solutions utilisés.) Identification des points forts, des points faibles et des axes d'amélioration. Définir les besoins et les objectifs Recueil des besoins et des attentes des différents services de l'entreprise. Définition des objectifs du projet de gestion de la connaissance Proposer une stratégie Élaboration des principes directeurs et des règles de gestion. Préconisations sur une gouvernance cible (rôles, responsabilités, processus). Préconisations sur les solutions techniques à mettre en oeuvre en intégrant la dimension IA et les pré-requis Proposer une matrice de priorisation et de rationalisation des outils de documentation existantsÉlaborer un plan de mise en oeuvre Définition des grandes étapes du projet, d’un macro calendrier et des ressources nécessaires (pour la mise en oeuvre et le maintien dans le temps) Estimation des coûts et des bénéfices attendus. Accompagnement au changement

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch