Data Science & AI Specialist (m/f/d) (80-100%)

Ce rôle est la base du nouveau Centre d'Excellence en IA et Analyse Avancée d'Accelleron. Ce poste requiert une expérience en codage et la gestion de jeux de données structurées et non structurées. Il transforme les défis commerciaux en solutions basées sur les données : identification des bonnes données, construction et validation de modèles, traduction des résultats en insights et en valeur commerciale mesurable.

Le Centre d'Excellence en Analyse Avancée et IA développe une capacité indépendante des processus et agit en tant que partenaire expert des équipes de domaine de processus et des unités commerciales propriétaires des solutions. En plus de la livraison pratique, ce rôle aide le programme d'IA citoyenne à travers l'entreprise à travailler de manière sûre et efficace avec l'IA. Ces rôles aideront à atteindre le niveau supérieur de maturité des données IA.

Vos responsabilités :

Livraison de cas d'utilisation IA et apprentissage automatique

• Soutenir et livrer des solutions basées sur les données : de la définition du problème et de l'évaluation de la faisabilité au développement, à la validation, au déploiement du modèle et à la surveillance post-mise en production.
• Créer des insights exploitables en utilisant des méthodes de science des données & IA : analyse statistique, apprentissage automatique, vision par ordinateur, grands modèles de langage appliqués aux problèmes commerciaux.
• Transfert de la solution vers une exploitation durable : documentation, approche de réentraînement et de surveillance, et responsabilité claire avec les équipes de domaine de processus et d'application.

Partenariat commercial & traduction de la valeur

• Travailler avec les unités commerciales pour comprendre leurs besoins : collaborer avec les divisions & fonctions, clarifier le processus réel à améliorer, et challenger si nécessaire.
• Traduire les résultats analytiques en valeur commerciale et actions : expliquer les conclusions en langage commercial, quantifier les bénéfices attendus, et définir ce qui doit changer en conséquence.
• Conseiller les utilisateurs commerciaux de bout en bout : des entrées de données, sélection des caractéristiques, approches de modélisation, évaluation des résultats, à la mise en ?uvre pratique du projet.
• Contribuer à la qualification des cas d'utilisation : évaluer la disponibilité et la qualité des données, l'effort, le risque et le retour attendu, et soutenir le processus de collecte et de priorisation des demandes. Cela doit respecter les réglementations en vigueur (ex. EU AI Act, RGPD) et les processus internes (ex. sécurité).

Approvisionnement en données & collaboration plateforme

• Identifier et sourcer les données pertinentes : localiser les bonnes données internes et externes, évaluer leur qualité, propriété et adéquation, et les préparer pour une utilisation analytique.
• Travailler via la couche de données d'entreprise et le catalogue de produits de données : consommer les produits de données gouvernés lorsqu'ils existent, remonter les lacunes à l'architecte de données d'entreprise et aux propriétaires des produits de données plutôt que de créer des extractions ponctuelles (Créer une fois, déployer plusieurs fois).
• Identifier et sourcer les données pertinentes : localiser les bonnes données internes et externes, évaluer leur qualité, propriété et adéquation, et les préparer pour une utilisation analytique.
• Travailler via la couche de données d'entreprise et le catalogue de produits de données : consommer les produits de données gouvernés lorsqu'ils existent, remonter les lacunes à l'architecte de données d'entreprise et aux propriétaires des produits de données plutôt que de créer des extractions ponctuelles (Créer une fois, déployer plusieurs fois).

Outils, ingénierie & standards

• Intégrer des outils tels que Python et R dans le paysage analytique incluant notebooks, bibliothèques, et leur utilisation au sein de Microsoft Fabric et de la plateforme de données d'entreprise.
• Appliquer de bonnes pratiques d'ingénierie des données : contrôle de version, revue de code, gestion des environnements, tests, et pipelines reproductibles pour la préparation des données et l'entraînement des modèles.
• Aider à définir les méthodes et standards du Centre d'Excellence : approches de référence, modèles, documentation des modèles, critères d'évaluation, et le chemin du prototype à la production.
• Évaluer de nouvelles méthodes et outils : apprécier leur adéquation pour Accelleron et faire des recommandations pragmatiques sur ce qu'il faut adopter.

Facilitation des data scientists citoyens & partage des connaissances

• Permettre l'IA citoyenne : fournir des garde-fous, modèles, formations et coaching pour que les utilisateurs commerciaux puissent appliquer l'analyse avancée de manière sûre et efficace.
• Conseiller la communauté citoyenne sur le choix des méthodes : quand l'analyse en libre-service est appropriée, quand une solution fournie par le Centre d'Excellence est la meilleure réponse, et où se situent les risques.
• Partager les meilleures pratiques et collaborer avec les équipes Digital et SI incluant le Centre d'Excellence MS Copilot Studio, les ingénieurs de processus, les propriétaires d'applications, et l'équipe Digital AI, pour réutiliser les actifs plutôt que de dupliquer les capacités.
• Contribuer aux communautés de pratique pour améliorer la littératie en IA & données à travers l'organisation.

Comment le succès est mesuré :

• Cas d'utilisation en science des données & IA déployés en production, avec une valeur commerciale démontrable.
• Modèles documentés, surveillés, et maintenables au-delà de leur auteur initial.
• Solutions analytiques construites sur des produits de données gouvernés plutôt que sur des extractions ponctuelles sur mesure.
• Une communauté d'IA citoyenne croissante, compétente et bien gouvernée.
• Méthodes, modèles et actifs réutilisables partagés entre les Centres d'Excellence et les équipes SI.
• Retour positif des parties prenantes commerciales sur l'utilité des résultats.

Votre profil :

Expérience

• Expérience pratique dans la livraison de solutions de science des données et IA dans un contexte commercial, idéalement dans un environnement industriel international.
• Antécédents de prise en charge du travail analytique depuis l'exploration jusqu'à l'utilisation productive.
• Expérience en conseil ou coaching d'utilisateurs non spécialistes est un avantage.

Compétences techniques

• Maîtrise solide de Python et/ou R et des bibliothèques courantes de science des données ; SQL solide.
• Bonne base en statistiques et apprentissage automatique ? méthodes supervisées et non supervisées, prévision, évaluation et validation de modèles (science des données et IA).
• Expérience avec les plateformes analytiques cloud, idéalement Microsoft Fabric / Azure AI, et avec les concepts de Data Lakehouse et pipelines de données.
• Compréhension des sources de données d'entreprise telles que SAP ERP, SAP BW et applications opérationnelles, ainsi que des contraintes de qualité et gouvernance des données.
• Familiarité avec les pratiques MLOps ? versionnage, déploiement, surveillance et réentraînement ? et avec les considérations d'IA responsable.
• De préférence, connaissances en vision par ordinateur (processus de fabrication) et LLM.

Méthodes de travail & compétences relationnelles

• Curiosité authentique pour le problème commercial, pas seulement pour la méthode.
• Capacité à expliquer clairement les résultats analytiques aux parties prenantes non techniques.
• Pragmatique et orienté livraison ; à l'aise pour commencer petit et étendre ce qui fonctionne.
• Collaboratif, disposé à partager ses connaissances et à travailler dans des équipes transversales fusionnées.

Formation & langues

• Diplôme universitaire en science des données, statistiques, mathématiques, informatique, ingénierie ou domaine comparable.
• Anglais courant requis ; l'allemand est un avantage.

Vos avantages :

• Package de rémunération compétitif.
• Opportunités de bonus liés à la performance pour les employés éligibles.
• Culture de soutien axée sur la confiance, la responsabilité et la flexibilité.
• Programme mondial de congé parental.
• Programme d'assistance aux employés.
• Initiatives de santé et bien-être.
• Restaurant d'entreprise.
• Opportunités de travailler avec des équipes mondiales et des technologies de pointe dans un environnement de travail moderne.

Nous attendons votre candidature avec impatience. Si vous souhaitez en savoir plus sur Accelleron, consultez à nouveau notre site web accelleron.com 

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