Job Description Summary

Identifier, évaluer et piloter des opportunités d'applications IA/ML à fort impact au sein du site, en collaborant étroitement avec les équipes métier, lean et la fonction IA Centrale. Vous agissez comme partenaire stratégique et ambassadeur AMP 2.0 (IA interne GE Vernova), traduisant les besoins métier en cas d'usage concrets, pilotant le développement de preuves de concept (POC) et accompagnant leur passage à l'échelle en production. Le profil recherché allie compétences techniques en IA/ML (Python, analyse de données, modélisation) et qualités comportementales fortes (communication, résolution de problèmes, gestion de projet agile, travail en équipe transversale).

Job Description

GE Vernova est une entreprise mondiale du secteur de l’énergie, organisée en trois segments : Power, Wind et Electrification. Fort de plus de 130 ans d’expérience dans la résolution des défis énergétiques mondiaux, GE Vernova est idéalement positionnée pour jouer un rôle de leader dans la transition énergétique, en continuant à électrifier le monde tout en contribuant à sa décarbonation. Le groupe compte plus de 70 000 collaborateurs répartis dans plus de 100 pays.

L’entité Grid Solutions de GE Vernova fournit des technologies et systèmes de réseau avancés permettant la transmission et la distribution de l’énergie, depuis le point de génération jusqu’au point de consommation, contribuant ainsi à une transition énergétique fiable, sécurisée et décarbonée.

Profil et périmètre du poste

• Identification des Opportunités Stratégiques : Collaborer étroitement avec les différentes fonctions, équipes lean et parties prenantes pour identifier et évaluer de manière proactive les opportunités à fort impact pour les applications IA/ML au niveau du site.

• Partenariat avec les Parties Prenantes : Agir en tant que partenaire IA clé auprès des équipes projet transversales, en les guidant à travers les potentiels et les limites de l'IA/ML pour répondre efficacement aux défis métier spécifiques. Traduire les défis métier en énoncés de problèmes clairs, critères de succès mesurables et hypothèses de valeur.

• Ambassadeur AMP 2.0 : Partenaire clé pour le site afin de tirer parti des possibilités d'AMP 2.0. Former les différentes équipes à AMP 2.0 et les guider à travers les différentes fonctionnalités pour développer leurs propres cas d'usage dans AMP.

• Études de Faisabilité et Déploiement de Preuves de Concept : Piloter le développement de preuves de concept (POC) pour les opportunités à fort impact au niveau du site et en étroite collaboration avec l'équipe IA Centrale PT, afin de réaliser rapidement des tests de faisabilité ou d'adapter les cas d'usage existants aux besoins métier du site.

• Passage à l'Échelle : Collaborer avec l'équipe IA centrale PT et les autres parties prenantes pour faire évoluer les POC IA vers des déploiements à l'échelle de la production et activer l'impact métier de la solution IA au niveau du site.

Compétences comportementales :

• Connaissance du Domaine : Bonne compréhension de nos produits et processus
• Esprit d'Équipe Collaboratif : Capacité à travailler efficacement et de manière collaborative au sein d'équipes diverses et transversales au niveau du site et de PT
• Communication & Présentation : Bonnes compétences en communication, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques et de préparer une documentation claire et concise
• Résolution de Problèmes & Esprit Critique : Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, avec une approche proactive pour identifier et résoudre les défis techniques
• Leadership de Projet : Bonne compréhension des principes de gestion de projet, y compris les méthodologies agiles, pour piloter les projets de la conception à la réalisation

Qualifications :

Compétences Appliquées en IA/ML :

• Expérience pratique dans l'application de l'IA/ML aux opérations (par exemple, analyse de données, prévision de séries temporelles et détection d'anomalies, vision par ordinateur pour la qualité/inspection, optimisation, et cas d'usage basiques de NLP/LLM).

• Maîtrise de Python et des méthodologies d'analyse de données ; expérience pratique de la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, l'évaluation de modèles et la conception de POC expérimentaux.

Additional Information