Contexte de la mission
Le client dispose d'une stack GenAI déjà déployée sur environnement Databricks (via Genie), connectée à des données d'exploitation et de maintenance d'infrastructures (état du réseau, données terrain).
L'objectif est de faire évoluer les usages au-delà du reporting BI traditionnel (type Power BI) vers une exploration des données en langage naturel, permettant aux équipes métier d'interroger directement la donnée pour obtenir des réponses contextualisées et exploitables.
Cas d'usage à adresser
Équipes de maintenance : identifier rapidement, en langage naturel, quels équipements/engins sont tombés en panne (ex. sur la nuit précédente) et prioriser les interventions.
Décideurs / management : générer du reporting à la volée, sans dépendre exclusivement de dashboards figés, pour analyser des situations en temps réel.
Mission
Exploiter la donnée présente dans la data platform pour améliorer la pertinence des réponses générées par l'IA (Genie), en s'appuyant notamment sur les retours utilisateurs (feedback loop).
Accompagner le déploiement de nouveaux cas d'usage, en fonction des priorités métier (maintenance prédictive, reporting instantané).
Contribuer à la conduite du changement : aider les utilisateurs métier à monter en compétence sur les nouveaux usages IA et sécuriser l'adoption.
Stack principale : Databricks, agent Genie Azure (IA générative sur data platform)
Expérience confirmée en GenAI / prompt engineering / fine-tuning, avec des réalisations concrètes (pas uniquement de la veille ou du POC exploratoire).
Bonne maîtrise de l'environnement Databricks et des data platforms modernes.
Capacité à travailler en autonomie sur l'amélioration continue d'un système IA déjà en production.
Sensibilité à la conduite du changement et à l'accompagnement des utilisateurs métier.
Un profil ayant déjà "mis les mains" sur des problématiques similaires (amélioration de réponses IA à partir de retours utilisateurs, déploiement de cas d'usage GenAI en environnement data) sera fortement valorisé.
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