Depuis 20 ans Huxley est positionné parmi les acteurs principaux du recrutement dans le monde. Spécialisé dans l'IT, la finance et l'assurance nous sommes implantés mondialement dans 15 pays. Nous aidons nos clients à optimiser leur recrutement en adoptant une approche personnalisée et une expertise métiers, délivrant ainsi un service sur mesure. Nous nouons quotidiennement des relations avec les talents et les entreprises les plus dynamiques du marché. Huxley est leader sur le segment STEM (Sciences Technologies Engineering and Mathematics)
Profil candidat:
1/Context:
La Direction Financière lance un projet de transformation Data / IA Gen avec l'intégration de l'Intelligence Artificielle Générative dans les processus internes de l'ensemble du Pôle Finances et Stratégie.
Nous cherchons un Data scientist capable d'accompagner le projet sur une période de 6 mois dans un premier temps afin de mettre en place une gouvernance et un dispositif adaptés au déploiement et à l'utilisation de l'IA/IA générative. Nous souhaitons à présent, pour engager la Finance dans ce projet de transformation, être accompagné pour :
? Elaborer une stratégie d'implémentation (scoping, méthodologie de sélection, roadmap) et un set up de gouvernance (rôle et responsabilité, organisation, comitologie, processus et imbrications avec les différentes directions)
? Identifier le plan d'actions nécessaire à l'implémentation des cas d'usage
? Analyser les implications technologiques et opérationnelles de l'intégration de l'IA générative, notamment en termes d'évolutions fonctionnelles induites et d'infrastructure IT,
? Proposer une méthodologie réaliste de déploiement,
? Identifier les conséquences en termes de compétences requises et de soutien aux équipes (formation et accompagnement)
? Proposer des actions de change management pour faciliter l'adoption de l'IA générative dans métiers Vous pourriez capitaliser sur les premiers travaux internes de recensement de cas d?usage Finance menées par les équipes Architecture et Reporting - Data SI Finances et Risques notamment pour :
- Nous aider à sélectionner les cas d?usages les plus pertinents
- Nous proposer un benchmark des initiatives envisagées eu égard aux pratiques existant actuellement
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