Alternance - Data Scientist IT Referential for IT F/H (michelinhr)

Job Description

- - - - - - - - - - - -

Début de l'alternance : Septembre 2024

Durée de l'alternance : 1 an

CONTEXTE
Evergreen est un programme Michelin, dédié à l'amélioration continue de la qualité de service et de la fiabilité des Systèmes d’Information. Inspiré par les principes de Google SRE, ce programme vise à améliorer l'expérience des utilisateur·rice·s tout en optimisant les coûts opérationnels et en soutenant une approche du numérique responsable. 

Si vous êtes passionné·e par les données, l'IA et que vous souhaitez contribuer à l'amélioration continue de nos opérations IT, nous serons avis de recevoir votre candidature.

MISSION
Au sein de l’équipe Evergreen, vous contribuerez au programme de transformation « Qualité et Adoption » des référentiels de l’IT qui décrivent le Système d’Information. 
La qualité de ces référentiels est un enjeu majeur pour améliorer les opérations IT (gestion de la sécurité, étude d’impact pour gérer les changements et les incidents, etc.) ainsi que le pilotage du Système d’Information (modernisation du S.I. , pilotage des coûts, mesure de l’impact environnemental, etc.).

Vous mènerez des analyses approfondies des données des référentiels de l’IT (CMDB, référentiel de flux applicatifs…) et proposerez des actions d’amélioration. Vous piloterez les actions que vous avez identifiées sous la supervision du responsable du programme. Vous étudierez la mise en œuvre de cas d'utilisation de l'IA pour garantir un contrôle efficace de la qualité des données.

Principales activités

• Analyse de la Qualité des Données des référentiels de l’IT

• Réaliser des analyses régulières de la qualité de donnée des référentiels de l’IT.

• Identifier les lacunes, les incohérences et les erreurs de données. Partager les problèmes relevés et proposer des solutions pour les résoudre.

  View Orignal JOB on: italents.net

• Analyser les problèmes de qualité de données remontés par les utilisateur·rice·s, identifier les causes racines, proposer des actions correctives.

• Evaluer le framework de Data Quality Great Expectation dans le contexte des référentiels de l’IT.

• Mettre en œuvre les actions pour améliorer la qualité des données des référentiels de l’IT

• Piloter les actions d'amélioration identifiées sous la responsabilité du responsable du programme.

• Collaborer avec les équipes opérationnelles pour assurer la mise en œuvre efficace des corrections et améliorations.

• Mesurer l’effet des plans d’actions, proposer des ajustements quand nécessaire. Restituer les résultats aux utilisateur·rice·s qui consomment les données.

• Identification de Cas d'Utilisation de l'IA :

• Explorer et évaluer les possibilités d'utiliser l'IA pour renforcer le contrôle et la qualité des données.
• Proposer des algorithmes à mettre en œuvre pour automatiser les processus de détection et de correction des erreurs de données.

PROFIL RECHERCHE
Formation BAC+5 (ingénieur/Master) avec connaissances informatiques, analyse de données et Intelligence Artificielle. 

Compétences techniques 

• Manipulation de données (préparation), langage Python

• Maîtrise des outils de visualisation de données (Power BI apprécié)

• Connaissance des différents types d’IA et algorithmes, usages, fonctionnements

Compétences générales

• Autonomie (travail en autonomie à partir de lignes guides) 

• Pédagogie et communication (savoir vulgariser les concepts et expliquer les résultats)

• Résolution de problème (connaissance du Lean appréciée)

• Capacité à travailler en équipe

• Force de proposition (proposer des améliorations)

• Français et Anglais (lu, écrit, parlé) indispensables

- - - - - - - - - - - -