Ingénieur solutions ia – données d'ingénierie et nomenclatures

Développement de solutions Data & IA :
- Concevoir et développer des outils d'analyse et d'aide à la décision basés sur la donnée.
- Développer des solutions utilisant l'Intelligence Artificielle afin d'assister les utilisateurs dans leurs activités quotidiennes.
- Participer à la mise en œuvre de cas d'usage exploitant les technologies d'IA générative (LLM, RAG, Agents IA, Copilot).
- Développer des mécanismes de détection automatique d'anomalies, d'incohérences et d'opportunités d'amélioration dans les données produit.
- Contribuer à l'amélioration de la qualité et de la robustesse des nomenclatures et référentiels techniques.

Analyse et valorisation des données :
- Collecter, structurer et exploiter les données issues des systèmes d'information de STELLANTIS.
- Réaliser des analyses permettant d'identifier des opportunités d'amélioration des processus Engineering.
- Construire des indicateurs et tableaux de bord facilitant le pilotage de la qualité des données.
- Participer à la fiabilisation et à la valorisation des données produit.

Développement d'applications métier :
- Développer des applications web répondant aux besoins des utilisateurs métier.
- Automatiser les traitements de données récurrents.
- Participer à l'amélioration continue des outils existants.
- Contribuer à l'industrialisation et à la maintenabilité des solutions développées.

Innovation et amélioration continue :
- Assurer une veille sur les technologies Data et IA.
- Tester et expérimenter de nouvelles approches techniques.
- Être force de proposition dans le choix des solutions et technologies mises en œuvre.
- Contribuer à l'émergence de nouveaux cas d'usage à forte valeur ajoutée.

Formation :
Bac +5 (École d'Ingénieur, Master Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle ou équivalent).
Expérience :
Jeune diplômé(e) ou première expérience réussie (stage, alternance ou premier emploi).
Une expérience pratique sur des projets d'IA / IA générative ou de Machine Learning est fortement appréciée.
Une expérience de développement logiciel constitue un atout.

Compétences attendues :
- Développement & Analyse de données : Python / Pandas / SQL / Excel avancé

- Data Platform & Reporting : Azure, AWS ou autres plateformes Cloud / Snowflake / Power BI

- Développement d'applications : Django, Flask ou framework web équivalent / Notions d'APIs REST / Git / GitHub

- Intelligence Artificielle :
Connaissances en Machine Learning
Connaissances des technologies d'IA générative (LLM)
Intérêt marqué pour les Agents IA, le RAG et les assistants intelligents

Compétences metier appréciées :
- Gestion de nomenclatures produits (Engineering BOM, Manufacturing BOM, Service BOM)
- Gestion de configuration produit
- Qualité et gouvernance des données
- Environnements PLM