Depuis plus de 13 ans, Monabee accompagne les particuliers et professionnels dans leur production et consommation d'énergie photovoltaïque (installation, optimisation, maintenance et dépannage d'installations solaires).
En très forte croissance ces dernières années, Monabee comptait 30 collaborateurs en janvier 2022 et a accueilli plus de 20 nouvelles recrues. Pour accompagner notre dynamique de croissance 2025, rejoignez nos 50 collaborateurs déjà engagés autour de 3 piliers :
- La satisfaction client : nous sommes fiers de la note de 4,6/5 donnée par nos clients.
- La culture du résultat : performance et challenge
- Le bien-être du salarié : nous plaçons la performance au même niveau que l'humain. En tant que chargé(e) de projets IA en stage, au sein de l'équipe R&D de Monabee, vous rejoindrez un pôle technique agile et innovant.
Votre rôle sera notamment d'identifier les fonctions automatisables et les possibilités technologiques offertes par l'Intelligence Artificielle afin de nous aider à les intégrer dans l'entreprise. Vous serez un véritable acteur de l'innovation interne.
Vous êtes rattaché à notre Directeur Technique qui vous accompagne sur les missions suivantes :
Pilotage et Gestion de Projet IA :
- Cadrage des besoins : Collaborer avec les équipes techniques et commerciales pour identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée (ex : scoring de leads via le CRM, fonctionnalités intelligentes pour l'application client, etc.).
- Audit et optimisation des processus : Analyser les workflows actuels des différents services (Commerce, SAV, Administratif) pour identifier les "points de friction" et les tâches répétitives à faible valeur ajoutée automatisables via l'IA.
- Acculturation et Formation : Accompagner les équipes dans la prise en main de ces nouveaux outils, organiser des ateliers de présentation et créer des guides d'utilisation.
- Veille technologique : Réaliser un état des solutions IA applicables au secteur de l'énergie et des services de l'entreprise.
Mise en oeuvre opérationnelle et Automatisation :
- Prototypage d'algorithmes : Développer des modèles de Machine Learning pour répondre aux besoins identifiés.
o Exemple de Use Case 1 : Prédiction de la production solaire à J+1 en fonction des données météo et de l'historique des installations.
o Exemple de Use Case 2 : Détection automatique d'anomalies sur les onduleurs (maintenance prédictive).
- Intégration et Industrialisation : Participer à l'intégration des modèles validés dans notre écosystème logiciel (API, Backend) en collaboration avec l'équipe de développement.
- Automatisation des flux : Concevoir et implémenter des scénarios d'automatisation connectant nos outils internes pour fluidifier le traitement des dossiers.
- Intégration d'IA Générative : Déployer des solutions basées sur les LLM pour l'aide à la rédaction, la synthèse de réunions clients ou l'analyse documentaire.
- Amélioration de l'Expérience Client : Participer à la mise en place d'outils intelligents pour le service client (ex: analyse automatique des factures d'énergie des prospects, préqualification des demandes SAV). -
- Benchmark et sélection d'outils : Tester et sélectionner les solutions SaaS du marché les plus pertinentes pour répondre aux besoins identifiés (plutôt que de tout redévelopper en interne).
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