1.Challenger la roadmap AI existante Analyser la feuille de route AI et les matrices de priorisation des cas d?usage. Apporter une perspective critique et des recommandations pour renforcer l?impact stratégique des initiatives. Identifier les opportunités d?optimisation ou de nouveaux cas d?usage alignés avec les objectifs de l?entreprise. 2. Mise en oeuvre de la stratégie Data et infrastructure Collaborer avec les équipes internes Infra, archi et data pour établir les bases d?une infrastructure Data solide et évolutive pour nos POC AI. Superviser la mise en place de pipelines de données, des outils de traitement et des architectures nécessaires aux projets IA. Assurer l?intégration des outils et des plateformes technologiques sélectionnés dans le cadre de la stratégie AI. 3. Gouvernance et pilotage des projets pilotes (PoC) Superviser les Proofs of Concept pour expérimenter et valider les choix technologiques et organisationnels de la gouvernance AI. Assurer la coordination entre les parties prenantes internes (DSI, métiers, Data teams) et les partenaires externes. Évaluer les résultats des PoC et fournir des recommandations pour le passage à l?échelle (industrialisation). 4. Accompagnement à la prise de décision stratégique (Make or Buy) Participer activement aux discussions stratégiques sur la matrice make or buy pour les solutions IA. Apporter une expertise pour évaluer les solutions externes et les capacités internes. 5. Support opérationnel et accompagnement des équipes Transférer des compétences aux équipes internes pour garantir l?autonomie progressive dans la gestion des projets IA Apporter un soutien technique sur la conception, l?entraînement, et le déploiement des modèles IA en production. Mettre en oeuvre les bonnes pratiques en matière d?explicabilité, de robustesse et d?éthique des modèles IA. 6. Veille technologique et innovation *Assurer une veille active sur les technologies émergentes et les meilleures pratiques dans le domaine de l?IA et de la Data Science.
Fermeture de l'AO 10/01 Démarrage prévu le 20/01 Durée de contrat : 5 mois Lieu : Saint-Rémy-les-Chevreuse + 2 jours de Remote TJM SELON EXPERIENCE 10-11 ans : 560 12 à 15 ans : 610 + 15 années : 650
Profil candidat:
Diplôme d?ingénieur ou équivalent (Bac+5) en intelligence artificielle, Data science, Statistique , recherche opérationnelle ou Ingénierie logicielle avec une spécialisation en IA avec Minimum 10 à 15 ans d?expérience professionnelle dont 5 ans d?expérience confirmée en développement et déploiement de projets en Intelligence Artificielle et Machine Learning 10 années d'expérience minimum Bonne Connaissance des algorithmes de Machine Learning (classification, régression, clustering, etc.) et de Deep Learning (RNN, CNN, Transformers). Familiarité avec les outils et plateformes MLOps : MLflow, Kubeflow, DVC, Docker, Kubernetes. Expertise en langages de programmation : Python, R Connaissance des frameworks Big Data : Apache Spark, Hadoop, Flink. Bonne connaissance des outils de versioning et de collaboration : Git, GitHub, GitLab. Connaissance des bonnes pratiques CI/CD pour les projets IA. *Expérience dans la mise en place d?environnements IA sur des infrastructures Cloud : AWS (SageMaker, Redshift), Azure (ML Studio), GCP (Vertex AI).
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