Chargé(e) de Projets IA – Transformation Métier - F/H

Au sein de la Direction Marketing et Transformation de Saint-Gobain Distribution Bâtiment France (SGDBF), pour un stage de 6 mois, votre mission est d’accompagner la dynamique de transformation ‘La GenAI pour tous’ du groupe et de ses enseignes.  

Concrètement, vous ferez partie de l’équipe Data Science et aiderez les équipes à tester et mettre en place des petits cas d’usage GenAI du quotidien. Vous devrez bien vous approprier les outils internes (Copilot agents, ChatGPT interne Saint-Gobain), comprendre les besoins métiers, et serez amené à accompagner les utilisateurs dans leurs premiers pas et les faire monter en compétence dans la création de leurs propres agents. Vous faciliterez l’adoption des bonnes pratiques et contribuerez à valoriser l’impact concret de ces initiatives dans le quotidien des métiers.

POURQUOI REJOINDRE NOTRE EQUIPE ?

• Une exposition concrète à des projets Data & IA variés


• Une forte implication dans les phases amont de cadrage et de décision


• Un environnement favorisant l’autonomie et l’expérimentation


• Une expérience formatrice à l’interface entre métier, data et technique

VOS RESPONSABILITES :

1. Qualification et cadrage des use cases Data / IA

• Analyse des demandes métiers et reformulation des besoins


• Qualification des use cases selon leur nature et leur complexité :
  
  
  
  • Cas pouvant être traités via des approches simples (prompting, scripts, automatisation, outils low-code)
  
  
  • Sujets relevant plutôt du data engineering ou de l’IT (script, web scraping..),
  
  
  • Projets nécessitant un réel travail de Data Science (modélisation, statistiques, ML)
  
  
  
  


• Identification des hypothèses, contraintes et risques techniques


• Contribution au cadrage fonctionnel et technique des projets

2. Prototypage et faisabilité

• Réalisation de POC rapides pour évaluer la faisabilité technique des use cases


• Mise en œuvre de solutions simples lorsque pertinent :
  
  
  
  • scripts Python,
  
  
  • automatisation via outils type n8n ou APIs,
  
  
  • usage d’outils d’IA existants
  
  
  
  


• Documentation des résultats, limites et recommandations associées

3. Contribution à la priorisation et à la création de valeur

• Aide à l’évaluation de la valeur business et du niveau d’effort des use cases


• Contribution à la priorisation des demandes Data


• Participation aux échanges avec les équipes métiers pour aligner attentes et solutions


• Proposition d’approches pragmatiques et adaptées au besoin réel

4. Veille et amélioration continue

• Exploration de nouveaux outils d’automatisation et de prototypage Data / IA


• Capitalisation sur les retours d’expérience (templates, bonnes pratiques, critères de qualification)


• Contribution à l’amélioration des processus amont des projets Data

Déplacements en France une fois par mois maximum.