Descriptif du poste: L'industrie française connaît actuellement une transformation majeure, caractérisée par la généralisation des systèmes connectés (capteurs, MES), la disponibilité croissante des données issues des environnements industriels (OT), ainsi que par l'émergence de nouveaux cadres réglementaires tels que l'EU AI Act et le déploiement opérationnel de solutions de GenAI dans des domaines clés (maintenance, qualité, supply chain, sécurité).   Dans ce contexte, nos clients - parmi lesquels ArcelorMittal, Alstom, Renault, Valeo, Toyota, Airbus et LFB - recherchent des profils capables de faire le lien entre les données industrielles et les enjeux opérationnels.   Votre rôle consiste à intervenir en mission longue au sein de leurs équipes afin de cadrer, développer et industrialiser des cas d'usage en intelligence artificielle à fort impact pour les activités métiers.   Vos missions    Selon votre séniorité et le contexte client, vous interviendrez sur tout ou partie des missions suivantes :    ▸ Cadrage & idéation IA en environnement industriel  * Identifier et qualifier les cas d'usage IA / GenAI à fort ROI sur les chaînes de production, la maintenance, la qualité, la supply chain et la sécurité  * Animer des ateliers de découverte avec les équipes métier (production, méthodes, qualité, maintenance) et les DSI  * Construire la roadmap IA du site ou de la BU, prioriser selon impact business / faisabilité / conformité AI Act    ▸ Conception & prototypage  * Concevoir des POC sur des cas d'usage industriels : predictive maintenance, optimisation OEE, contrôle qualité par computer vision, prévision de la demande, ordonnancement intelligent, assistants GenAI pour opérateurs et techniciens  * Exploiter les données issues des environnements industriels : MES, SCADA, historians (PI, Wonderware), GMAO, ERP, MES, IoT  * Sélectionner les approches adaptées : modèles supervisés/non-supervisés, vision, séries temporelles, LLM, RAG, agents    ▸ Industrialisation & passage à l'échelle  * Piloter le passage POC → production en lien avec les équipes Data, OT/IT et les métiers  * Déployer sur les plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) ou edge industriel selon les contraintes OT  * Mettre en place les KPI de pilotage (productivité, qualité, coûts, SLA) et la gouvernance des modèles (MLOps, monitoring, drift)    ▸ Conformité & conduite du changement  * Intégrer les exigences EU AI Act sur les systèmes à haut risque (production, sécurité, RH)  * Former et embarquer les équipes terrain (opérateurs, techniciens, encadrement)  * Documenter, capitaliser et contribuer à la communauté IA Industrie d'Abylsen  Profil recherché: Formation : Ingénieur·e (généraliste, data, automatique, productique, informatique industrielle) ou universitaire Bac+5   Expérience : minimum 3 ans d'expérience en data science, IA appliquée ou ingénierie industrielle 4.0, dont au moins une expérience significative en environnement industriel (production, maintenance, qualité, supply).    Compétences techniques rencontrées chez nos clients :    * Data & IA : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow), SQL, modèles ML classiques et deep learning, séries temporelles  * GenAI : LLM, prompt engineering, RAG, frameworks LangChain / LlamaIndex, agents (a minima un projet réalisé)  * Computer Vision : YOLO, OpenCV, modèles de détection/segmentation appliqués au contrôle qualité (apprécié)  * Cloud & MLOps : Azure ML, AWS SageMaker ou GCP Vertex AI ; notions de MLflow, Docker, CI/CD  * Environnement industriel : compréhension des architectures OT/IT, MES, SCADA, historians (PI System, Ignition, Wonderware), GMAO, protocoles OPC-UA / MQTT  * Méthodes : Agile, Lean, démarche cas d'usage / POC / scale-up    Qualités personnelles    * Curiosité pour le terrain industriel : vous aimez aller en atelier, comprendre un process, dialoguer avec un opérateur ou un chef d'équipe  * Pédagogie : capacité à vulgariser l'IA auprès de profils non-tech (production, direction, méthodes)  * Posture de consultant·e : écoute, structuration, sens du livrable et du résultat business  * Esprit entrepreneur : envie de contribuer au développement d'une offre en construction, pas seulement d'exécuter