Gen Z sur LinkedIn : décoder leurs codes pour mieux prospecter
LinkedIn a sondé 18 000 professionnels sur la Gen Z. Données chiffrées et stratégies concrètes pour adapter votre prospection freelance dès maintenant.
Lire l'articleDescription de la mission
Intervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur l'identification, la qualification, la preuve de concept (POC) et l'évaluation de l'industrialisation des opportunités à forte valeur ajoutée via l'intelligence artificielle.
Missions principales
Animer des ateliers de recueil des besoins et des irritants auprès des équipes métiers et de la DSI.
Identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage IA (générative, prédictive, optimisation, automatisation).
Rédiger les dossiers de cadrage (vision, périmètre, risques) et définir les indicateurs clés de succès (KPI).
Concevoir, piloter et réaliser des POCs IA via des solutions low-code/no-code ou notebooks, tout en évaluant la faisabilité technique et la qualité des données.
Construire les business cases (ROI, gains attendus, charges) pour soutenir les prises de décision.
Garantir l'alignement des initiatives avec les standards de l'entreprise (cloud, API, sécurité, data governance) en lien avec les équipes architecture, data et cybersécurité.
Évaluer les risques liés à l'IA, s'assurer de la conformité réglementaire (RGPD, AI Act) et participer aux comités de priorisation et d'architecture.
Assurer une veille technologique, élaborer des notes de synthèse et animer des actions d'acculturation à l'IA auprès des équipes.
Livrables attendus : cartographie des cas d'usage priorisés, dossiers de cadrage, POCs documentés et démontrables, business cases, recommandations technologiques/gouvernance et supports d'acculturation.
Compétences attendues
Maitrise experte des technologies et architectures IA : IA générative, LLM, Machine Learning, NLP, Computer Vision et Agentic AI.
Excellente connaissance des outils et frameworks IA du marché : Azure AI, Copilot Studio, Dify, LangChain, CrewAI, MCP Server, A2A.
Solides notions en architecture et gouvernance de données (datalake, pipelines de données).
Sensibilité accrue à la conformité réglementaire (AI Act, RGPD) et aux exigences de cybersécurité.
Capacité avérée à construire des business cases complexes, à calculer un ROI et à cadrer des projets d'innovation.
Excellente posture de facilitateur, pédagogie, sens de la communication et esprit d'analyse.
Profil recherché
Consultant(e) IA expérimenté(e) ayant mené des projets IA du cadrage au POC, idéalement au sein de grands groupes.
Profil polyvalent combinant vision stratégique, compréhension métier et capacités de réalisation technique (POC).
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