Ingénieur Data

Les missions : 

Développement et mise en place d'agents IA pour répondre à des besoins opérationnels

- Assistant pour techniciens de maintenance : chatbot ou agent IA capable de fournir des procédures, diagnostiquer des pannes simples et suggérer des pièces de rechange.
- Optimisation des tournées : algorithme IA pour planifier les déplacements des équipes en fonction des contraintes géographiques, des urgences et des disponibilités.
- Synthèse de DATA ROOM : Mise en place d'outils l'IA de synthèse générative

Projets Data et architecture

- Mise en place d'un Data Lake : centralisation des données issues des différents systèmes pour faciliter l'analyse et la création de rapports.
- Fiabilisation des données : mise en oeuvre de contrôles qualité, détection des anomalies et normalisation des formats.
- Création d'API : développement d'interfaces pour permettre aux applications internes et externes d'accéder aux données de manière sécurisée et standardisée

Implémentation de workflows pour automatiser les processus digitaux

- Automatisation des processus de gestion des demandes : mise en place de scripts et d'applications pour gérer les demandes interservices.
- Dématérialisation de la facturation : conception d'un flux automatisé pour la réception, validation et archivage des factures via des outils digitaux et intégration avec l'ERP.

Profil : 

- Formation : Élève ingénieur en informatique ou étudiant en Master 2 orienté Data Engineering / IA.

Compétences techniques attendues

- Programmation : Maîtrise de Python (librairies IA : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Data Engineering : Conception et automatisation de pipelines ETL, gestion de bases de données SQL/NoSQL.
- Cloud & outils : Connaissance des environnements Azure, AWS ou GCP pour le déploiement d'applications IA.
- IA & Machine Learning : Compréhension des modèles supervisés/non supervisés, NLP, intégration d'agents IA.
- Outils de versioning et CI/CD : Git, GitHub Actions ou équivalent.
- Bonus : Familiarité avec Power BI ou outils de data visualisation.

Qualités personnelles recherchées

- Curiosité et apprentissage continu : capacité à explorer de nouvelles technologies et à se former rapidement.
- Esprit analytique et rigueur : aptitude à structurer les données et à résoudre des problèmes complexes.
- Créativité et innovation : force de proposition pour concevoir des solutions IA adaptées aux besoins métiers.
- Collaboration et communication : aisance pour travailler en équipe et expliquer des concepts techniques.
- Adaptabilité : capacité à évoluer dans un environnement en transformation digitale.
- Intérêt pour les énergies renouvelables : un plus apprécié.