Au sein de la Direction Marketing et Transformation de Saint-Gobain Distribution Bâtiment France (SGDBF), pour un stage de 6 mois, votre mission est d’accompagner la dynamique de transformation ‘La GenAI pour tous’ du groupe et de ses enseignes.
Concrètement, vous ferez partie de l’équipe Data Science et aiderez les équipes à tester et mettre en place des petits cas d’usage GenAI du quotidien. Vous devrez bien vous approprier les outils internes (Copilot agents, ChatGPT interne Saint-Gobain), comprendre les besoins métiers, et serez amené à accompagner les utilisateurs dans leurs premiers pas et les faire monter en compétence dans la création de leurs propres agents. Vous faciliterez l’adoption des bonnes pratiques et contribuerez à valoriser l’impact concret de ces initiatives dans le quotidien des métiers.
POURQUOI REJOINDRE NOTRE EQUIPE ?
* Une exposition concrète à des projets Data & IA variés
* Une forte implication dans les phases amont de cadrage et de décision
* Un environnement favorisant l’autonomie et l’expérimentation
* Une expérience formatrice à l’interface entre métier, data et technique
VOS RESPONSABILITES :
1. Qualification et cadrage des use cases Data / IA
* Analyse des demandes métiers et reformulation des besoins
* Qualification des use cases selon leur nature et leur complexité :
o Cas pouvant être traités via des approches simples (prompting, scripts, automatisation, outils low-code)
o Sujets relevant plutôt du data engineering ou de l’IT (script, web scraping..),
o Projets nécessitant un réel travail de Data Science (modélisation, statistiques, ML)
* Identification des hypothèses, contraintes et risques techniques
* Contribution au cadrage fonctionnel et technique des projets
2. Prototypage et faisabilité
* Réalisation de POC rapides pour évaluer la faisabilité technique des use cases
* Mise en œuvre de solutions simples lorsque pertinent :
o scripts Python,
o automatisation via outils type n8n ou APIs,
o usage d’outils d’IA existants
* Documentation des résultats, limites et recommandations associées
3. Contribution à la priorisation et à la création de valeur
* Aide à l’évaluation de la valeur business et du niveau d’effort des use cases
* Contribution à la priorisation des demandes Data
* Participation aux échanges avec les équipes métiers pour aligner attentes et solutions
* Proposition d’approches pragmatiques et adaptées au besoin réel
4. Veille et amélioration continue
* Exploration de nouveaux outils d’automatisation et de prototypage Data / IA
* Capitalisation sur les retours d’expérience (templates, bonnes pratiques, critères de qualification)
* Contribution à l’amélioration des processus amont des projets Data
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