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Crolles (38) sur site · mission 2 à 3 jours/semaine en longue durée - Début août 2026(flexible) Nous recherchons un·e consultant·e pour accompagner l'équipe Data & Analytics du client dans son exploration IA et data science et l’accélération de sa transformation grâce à ces leviers. L'approche est pragmatique et séquencée : comprendre le besoin métier, le valider par l'expérimentation — y compris en Machine learning custom si nécessaire — puis orienter vers la solution marché (COTS) la plus adaptée dès lors que la valeur est prouvée. Missions : 1. Cadrage & validation des besoins Animer des workshops avec les métiers pour qualifier les besoins analytiques et IA Structurer chaque cas d'usage avant tout développement Prioriser les sujets selon leur potentiel impact/effort et construire un backlog exploratoire partagé avec le Head of DATA 2. Exploration & validation par le ML custom (≈ 50%) Conduire des analyses exploratoires et prototyper des modèles ML en Python/SQL pour valider la valeur d'un cas d'usage : classification, prévision, détection d'anomalies, NLP, etc. Cas d'usage prioritaires identifiés : o Analyse du portefeuille produit : classification volume/profitabilité, identification de tendances, recommandations intelligentes. o Etude des impacts marketing : explication et prévision des impacts de nos campagnes marketing. Documenter rigoureusement chaque PoC 3. Recommandation & orientation vers des solutions COTS (Commercial Off The Shelf) (≈50%) Une fois la valeur prouvée, identifier les solutions marché capables d'industrialiser le cas d'usage sans maintenir du code custom : Microsoft Fabric, Copilot Studio, Snowflake Cortex, AI Studio, Make, ou équivalents. Conduire les benchmarks et tests de ces solutions en conditions réelles sur nos données ; produire une recommandation claire Accompagner le déploiement des solutions retenues : configuration, intégration aux flux existants (M365, SAC, Snowflake, ODI), validation fonctionnelle avec les équipes métiers. 4. Gouvernance & Transfert Alerter sur les risques à chaque étape Communiquer régulièrement avec le métier et le département IT sur l’avancement des projets Documenter les travaux de manière accessible et transférable à l'équipe interne Contribuer à l’élaboration de la roadmap IA/ML outillée sur 12 mois : cas d'usage priorisés, solutions recommandées (custom ou COTS), budge estimé et indicateurs de succès. Définir et établir une méthodologie MLOps pour le client, dans le but de cadrer et accélérer les futurs sujets ML