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Contexte de la mission Dans le cadre du maintien en conditions opérationnelles de solutions décisionnelles en environnement cloud, le consultant interviendra en support technique et fonctionnel de niveau 2 sur des services BI. L’objectif est de garantir la fiabilité, la performance et la disponibilité des solutions de reporting et de traitement de données. La mission implique des interactions régulières avec les équipes métiers, data, DevOps et support niveau 3. Missions principales Assurer le support technique et fonctionnel de niveau 2 sur les solutions BI Analyser et résoudre des incidents complexes (logs, erreurs, droits d’accès) Comprendre les impacts métiers des incidents techniques Contribuer à la continuité de service et au respect des SLA Participer aux phases de transition vers le mode opérationnel Collaborer avec les équipes Data Engineering, DevOps, Build et Support L3 Proposer des améliorations continues sur les processus de support Participer aux astreintes (environ une fois par mois) Compétences techniques attendues SQL avancé Python appliqué à la data Environnement Azure (dont Databricks) Azure Data Factory Power BI Notions de Machine Learning Concepts de sécurité et gouvernance des données (RLS) Anglais professionnel obligatoire Compétences fonctionnelles Compréhension des processus métiers liés à la BI Capacité à analyser les impacts métiers des incidents Communication claire avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes Synthèse des informations techniques et fonctionnelles pour le suivi interne Qualités personnelles Sens du service et réactivité Esprit d’analyse et autonomie Proactivité dans la remontée d’alertes Curiosité technique et volonté de montée en compétence Capacité à évoluer dans un environnement dynamique Bon esprit d’équipe et collaboration transverse

Dans le cadre du développement de solutions technologiques innovantes destinées aux acteurs de la mobilité et de la gestion de flottes, une équipe data souhaite se renforcer avec un Senior Data Scientist spécialisé en intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir et industrialiser des modèles avancés permettant d’optimiser la performance opérationnelle, la sécurité et la durabilité des solutions proposées. Objectif de la mission Concevoir, développer et industrialiser des briques d’intelligence artificielle avancées (computer vision, modèles prédictifs, IA générative, systèmes agents) dans un environnement produit data innovant. Missions principales Conception et développement IA Concevoir des algorithmes d’IA pour des modèles prédictifs (risque, consommation, maintenance, performance) Analyser les performances des modèles et suivre les KPI Assurer la traçabilité des itérations et la non-régression Participer à l’industrialisation des modèles IA générative et systèmes agents Contribuer aux travaux autour des modèles de langage (LLM) Développer des solutions d’IA générative et de systèmes agents Participer à l’animation d’une communauté technique IA Innovation et vision Assurer une veille technologique active Proposer des orientations techniques innovantes Contribuer à des travaux de recherche et d’innovation Collaborer avec des partenaires externes (labos, start-ups, éditeurs) Coordination et communication Interagir avec les équipes techniques et métiers Comprendre les besoins opérationnels des utilisateurs Participer à la rédaction et validation des tickets techniques et releases Présenter les résultats et recommandations Livrables attendus Briques algorithmiques industrialisables Indicateurs de performance et analyses Documentation technique Contributions à la roadmap data / IA Recommandations techniques et stratégiques Compétences obligatoires Expertise en intelligence artificielle et machine learning avancé Expérience sur les modèles de langage (LLM) et systèmes agents Connaissances solides en computer vision Expérience en industrialisation de modèles data Capacité à piloter des projets data complexes Esprit analytique et critique Compétences appréciées Connaissance des environnements cloud / MLOps Expérience produit data ou solutions innovantes Interaction avec écosystèmes de recherche Participation à projets innovants ou brevets