Consultant Data / BI – IA Générative, LLM & Solutions Agentiques

Intégration au pôle Data et IA d'une grande entreprise énergétique française pour moderniser ses capacités décisionnelles et explorer des cas d'usage d'intelligence artificielle générative.

• Recueil et analyse des besoins métiers pour proposer des solutions décisionnelles adaptées aux équipes.
• Conception, développement et maintenance de tableaux de bord et rapports Power BI pour les équipes métiers.
• Participation à la structuration, la transformation et la fiabilisation des données via des processus ETL.
• Contribution à l'identification de cas d'usage IA et à l'intégration de solutions innovantes basées sur la donnée.
• Participation à la documentation fonctionnelle et technique, aux phases de tests et au contrôle qualité des livrables.
• Travail en coordination avec les équipes métiers, techniques et projets dans un environnement Agile Scrum.
• Participation à l'étude de solutions d'intelligence artificielle générative pour répondre aux besoins des équipes métiers.
• Contribution à la mise en place de prototypes et d'expérimentations autour des LLM, du RAG, du prompt engineering et de l'automatisation de traitements.
• Exploration des architectures agentiques, l'enchaînement de tâches et l'appel d'outils pour automatiser des processus métier.
• Assurance de la qualité, la cohérence, la traçabilité et la sécurisation des données tout au long des chaînes de traitement.

Participation à des missions de data analytics et d'assistance à la gestion de projets informatiques au sein d'une entreprise du secteur énergétique.

• Collecte et préparation des données pour assurer leur qualité et leur fiabilité.
• Développement de scripts Python et SQL pour automatiser le traitement et la transformation des données.
• Conception de pipelines de données et de modèles de données structurés pour les usages métiers et décisionnels.
• Réalisation de visualisations des données par la création de tableaux de bord interactifs et de graphiques dynamiques pour une analyse efficace des indicateurs clés KPI.
• Participation à des projets de Data Science et Machine Learning.
• Contribution au contrôle qualité et à la fiabilisation des données.