Langue requise :

Français : niveau intermédiaire à avancé (3/5)
Anglais : niveau avancé (5/5)

Heures de travail par semaine :

37,5 heures par semaine

Type de poste : à distance / sur site [emplacement]

Mode hybride
Présence requise 3 jours par semaine chez le client
Lieu : Montréal, secteur Côte-des-Neiges

Durée de la mission en mois :

6 mois, avec possibilité de renouvellement

À propos du poste

L’équipe Data & AI est à la recherche d’un(e) Analyste d’affaires senior – Intelligence artificielle & Automatisation pour prendre en charge la qualification, la découverte et le cadrage des initiatives en IA, analytique et automatisation.

Ce rôle stratégique agit comme point d’entrée (« front-door intake ») pour les demandes d’affaires et vise à transformer des idées initiales en problématiques clairement définies, mesurables et prêtes à être livrées en production.
La personne retenue jouera un rôle clé dans l’évaluation de la pertinence réelle de l’IA, la définition des architectures décisionnelles et des workflows (incluant les modèles human-in-the-loop), ainsi que dans la gouvernance des fournisseurs et des solutions proposées.

Le poste s’adresse à des profils ayant une solide expérience en transformation opérationnelle, en cadrage de solutions complexes et en industrialisation de solutions IA et d’automatisation, au-delà des simples preuves de concept.

Exigences et compétences techniques

Requis :

• Minimum de 8 ans d’expérience en analyse d’affaires, analyse produit, conseil en solutions ou transformation numérique, incluant la responsabilité complète du cycle découverte à livraison
• Expérience démontrée en mise en production de solutions (au-delà des POC)
• Compréhension approfondie des modèles d’automatisation et des solutions d’intelligence artificielle
• Capacité éprouvée à définir des résultats mesurables, des indicateurs de performance et des hypothèses de valeur
• Expérience confirmée dans le rôle de challenge et de gouvernance auprès de fournisseurs technologiques
• Excellentes habiletés de leadership, d’influence et de communication auprès des parties prenantes d’affaires et technologiques

Objectifs et livrables

• Qualifier et structurer les initiatives IA, analytique et automatisation dès les phases amont
• Produire des problématiques claires, bien cadrées et prêtes pour la livraison
• Définir les critères de succès, indicateurs, risques et dépendances des initiatives
• Assurer l’alignement des solutions proposées avec les standards internes (sécurité, données, architecture, opérations)
• Livrer des artefacts synthétiques, clairs et orientés décision pour les équipes exécutives et de livraison

Responsabilités principales

• Diriger les activités de qualification et de découverte avec les parties prenantes d’affaires

• Animer des ateliers de découverte afin de clarifier les objectifs, processus actuels, irritants, contraintes et résultats attendus

• Challenger la pertinence de l’IA et recommander l’approche la plus appropriée (automatisation, analytique, GenAI ou optimisation de processus)

• Structurer les problématiques en artefacts livrables incluant :

  • Énoncé du problème et utilisateurs cibles
  • Architecture décisionnelle et workflows
  • Sources de données, intrants, extrants et dépendances
  • Modèles human-in-the-loop, gestion des exceptions et escalades
  • Indicateurs de performance, baselines et critères de succès

• Gouverner les propositions des fournisseurs et assurer la conformité aux exigences de sécurité, de gouvernance des données, de contrôle d’accès (RBAC) et d’auditabilité

• Mettre en place et exécuter un processus reproductible de qualification et de cadrage (intake, triage, faisabilité, préparation des données, définition du MVP et feuille de route)

• Produire des livrables concis, structurés et prêts pour la prise de décision exécutive

Atouts

• Expérience dans les environnements manufacturiers ou industriels (qualité, maintenance, fiabilité, énergie, production)

• Expérience en automatisation de processus corporatifs (finances, comptes fournisseurs, approvisionnement, ressources humaines)

• Connaissances en :

  • Évaluation de la préparation des données et principes de gouvernance des données
  • Sécurité, confidentialité, RBAC et journaux d’audit
  • Livraison Agile, processus de gates et modèles d’intake de portefeuille

• Expérience en conception de workflows human-in-the-loop et de modèles opérationnels basés sur la gestion des exceptions

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