- Analyser les retours utilisateurs en adoptant une approche "voix du client" afin d'identifier des opportunités d'amélioration et contribuer à l'évolution de la feuille de route produit. - Identifier et résoudre les causes racines des problèmes rencontrés, en distinguant les besoins en formation, les bugs techniques et les demandes d'évolution fonctionnelle. - Former et accompagner les équipes commerciales sur la configuration et les fonctionnalités de Liquid AI ; participer aux réunions et démonstrations clients stratégiques. - Assurer la mise en place, la configuration et le contrôle qualité des modèles clients. - Contribuer à l'amélioration continue des processus de support, des outils et des supports pédagogiques à destination des utilisateurs. - Communiquer de manière claire et structurée les recommandations et les résolutions aux utilisateurs et aux équipes internes. - Tester les nouvelles fonctionnalités et correctifs avant leur déploiement pour garantir leur conformité et leur bon fonctionnement. - Rédiger des synthèses précises des bugs confirmés ou des demandes d'évolution à destination des équipes de développement. - Français natif avec un excellent niveau d'anglais (oral et écrit) indispensable. - Bonne connaissance des outils Circana, notamment Unify+, la création de modèles/rapports, et idéalement Emiri. - Minimum 5 ans d'expérience en support client dans le domaine de l'analyse de données et du reporting. - Expérience en support produit, opérations ou résolution de problèmes techniques, idéalement dans un environnement d'outils IA orientés données. - Capacité à analyser les retours utilisateurs, les journaux système et les comportements pour identifier les causes racines. - Excellentes compétences organisationnelles pour gérer plusieurs déploiements clients tout en garantissant une qualité de service irréprochable. - Aptitude à vulgariser des concepts techniques pour des utilisateurs non techniques et à collaborer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires. - Intérêt marqué pour les technologies, à l'aise avec l'apprentissage du prompt engineering et du comportement des systèmes, avec une approche structurée des processus, de la QA et des boucles de feedback. - Familiarité avec les systèmes d'intelligence artificielle, les outils de traitement du langage naturel ou les produits de machine learning. - Maîtrise des outils de suivi et documentation tels que Jira, Confluence ou équivalents.