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Mission freelance
Architecte data
ESENCA
Publiée le
Architecture
Collibra
Gouvernance
1 an
Lille, Hauts-de-France
Objectif global Accompagner la conception et la mise en place de l’architecture Data. Contexte Projet à dimension internationale avec des contraintes fortes de conformité et d’alignement des données aux besoins métier. Description détaillée Le/la Data Architect intégrera la plateforme HRDP (Ressources Humaines) pour : Concevoir des modèles conceptuels de données par contexte métier Identifier les événements métier par contexte Définir et formaliser les Business Terms, Business Attributes et Business Events dans Collibra Définir les Indicateurs Clés de Performance (KPI) par contexte métier Définir les règles de qualité des Business Terms Analyser la conformité des API et des Data Sets avec l’architecture data Réaliser le data lineage Rédiger le dossier d’architecture data répondant aux besoins business exprimés dans le quarterly plan Participer à la data governance de la plateforme
Mission freelance
Responsible AI Analyst
ESENCA
Publiée le
GenAI
Large Language Model (LLM)
MLOps
1 an
Lille, Hauts-de-France
Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable. Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité) 2. Analyse des risques IA Réaliser les analyses de risques par cas d’usage Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier Classifier les systèmes selon leur criticité Formaliser les exigences de conformité associées 3. Contrôles et tests IA Exécuter les tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive Documenter les résultats et remonter les non-conformités Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go) 4. Documentation et audit Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité Préparer les éléments nécessaires aux audits Assurer la cohérence et la complétude des dossiers 5. Supervision en production Suivre les incidents IA après déploiement Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle 6. Traçabilité et registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts) Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité 7. Suivi de la consommation IA Suivre les usages et la consommation des ressources IA Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA 8. Application des politiques IA Appliquer les politiques et guidelines IA Contribuer à leur mise à jour Participer à la sensibilisation des équipes Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable
Mission freelance
IA Ready Analyst
ESENCA
Publiée le
Business Analyst
GenAI
Large Language Model (LLM)
1 an
Lille, Hauts-de-France
Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l’organisation Le/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des bases de connaissances. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la conformité Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l’IA. Responsabilités principales 1. Préparation des contenus IA Identifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d’usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelle Comprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d’inclusion et d’exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l’alignement avec les besoins fonctionnels des cas d’usage 3. Coordination opérationnelle Collaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l’indexation et à l’exploitation des données 4. Qualité des données et des contenus Identifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernance Maintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformité Garantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l’absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisation Appliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d’usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus
Mission freelance
IA Delivery Product Owner / Business Analyst
ESENCA
Publiée le
Data quality
GenAI
Large Language Model (LLM)
1 an
Lille, Hauts-de-France
Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)
Mission freelance
IA Delivery Lead
ESENCA
Publiée le
Data quality
GenAI
Large Language Model (LLM)
1 an
Lille, Hauts-de-France
Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA
Mission freelance
Architecte Entreprise
Coriom Conseil
Publiée le
Collibra
KPI
Modélisation
12 mois
550-640 €
Lille, Hauts-de-France
Modèles conceptuels de données par contexte métier Dossier de de conception de KPI Analyse de la conformité des API et Data Set Compétences techniques Modélisation de données - Expert - Impératif Modélisation de KPI - Confirmé - Important Collibra - Confirmé - Souhaitable Data governance - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée ATTENTION LE POSTE EST UN POSTE DE DATA ARCHITECT Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme CCDP (Commerce):
Mission freelance
Responsible AI Lead
ESENCA
Publiée le
Agent IA
Data quality
Large Language Model (LLM)
1 an
Lille, Hauts-de-France
Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation
Mission freelance
Product Owner IA Générative
Nicholson SAS
Publiée le
Agent IA
Agile Scrum
Large Language Model (LLM)
9 mois
400 €
Lille, Hauts-de-France
Contexte : Dans le cadre d'une transformation digitale majeure, un leader de la distribution omnicanale lance un Shopping Agent basé sur l'IA . L'objectif est révolutionnaire : permettre à chaque client de trouver son produit idéal en moins de 5 minutes grâce à une expérience conversationnelle et prédictive. 🎯 Vos Missions En tant que garant de la vision produit, vous orchestrez la création de cet assistant intelligent. Votre rôle se décline en trois piliers : 1. Vision et Cadrage Stratégique Définir et porter la stratégie globale pour garantir la désirabilité et l’efficacité de l’assistant. Rédiger le cahier des charges fonctionnel en mettant l'accent sur les capacités agentiques . Concevoir le design détaillé des parcours (agent principal et agents de services spécialisés). 2. Expertise Métier & Product Management Priorisation : Animer les sessions d’arbitrage pour définir et piloter le MVP. Roadmap : Construire la trajectoire de développement IT (focus T1) en synergie avec les services prioritaires. Différenciation : Consolider l'argumentaire de vente de l'IA en intégrant les insights des meilleurs vendeurs terrain pour enrichir la base de connaissances. 3. Coordination & Déploiement Orchestrer les interactions entre les différents pôles : Digital, Data/IA, et IT. Assurer le suivi des livrables et la fluidité du parcours client de bout en bout. 👤 Profil Recherché Expérience : Minimum 5 ans en Product Ownership, avec une expérience significative sur des projets IA Générative ou LLM . Compétences clés : * Maîtrise du cycle de vie produit (Agilité, Scrum). Capacité à traduire des besoins "métier" complexes en spécifications techniques pour l'IA. Forte culture UX orientée conversationnel. Soft Skills : Leadership, esprit de synthèse et capacité à naviguer dans un écosystème multi-acteurs. 📅 Modalités Pratiques Lieu : Lille (Rythme hybride : 3 jours/semaine obligatoires sur site). Tarif (TJM) max : 400 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission longue visibilité).
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