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Senior AI Srategy and Development Consultant - Hydria

Customer: Hydria Rue Bollinckx , 319 1090 Brussels België
Dates: 2026-10-01 2027-09-30
Arrangements: Temps partiel 1/5; régime hybride; 3j/5 sur site; phase 1: 20 jours ouvrables à 1 jour/semaine; phase 2 conditionnelle: 220 jours ouvrables à 0,5 jour/2 semaines; phase 3 conditionnelle: 20 jours ouvrables sur la durée totale du projet.
Apply before: 2026-09-10

Description

Hydria recherche un consultant IA senior dans le cadre d’un projet d’optimisation des processus de sa station d’épuration (STEP). La mission vise à soutenir l’implémentation et l’exploitation d’outils d’intelligence artificielle. Elle se déroule en trois phases et associe cadrage stratégique, expertise technique et accompagnement opérationnel. Le consultant devra tenir compte de la pertinence technique comme économique des solutions envisagées.

La première phase consiste à rédiger un rapport définissant les besoins d’un système prédictif et d’aide à l’exploitation. Le rapport couvrira les différents types d’IA, leurs domaines d’application, avantages et limites. Il identifiera les solutions les plus adaptées aux problématiques des installations et évaluera leur pertinence technique et économique. Il devra également proposer planning, budget et ressources pour plusieurs modes de mise en œuvre, en interne ou en sous-traitance.

Les phases conditionnelles portent sur la formation, le coaching et l’accompagnement de cas concrets. Le consultant développera la capacité à préparer et exploiter les données industrielles, formaliser les besoins, configurer les outils d’IA et valider les résultats des modèles. L’accompagnement pourra couvrir les modèles prédictifs appliqués aux processus de traitement, à la performance énergétique et à l’anticipation des dysfonctionnements. La mission prévoit un régime hybride avec présence sur site.

Top Reasons to Apply
IA industrielle concrète
Impact environnemental direct
Stratégie et implémentation
Coaching équipes métier
Optimisation énergétique
Responsibilities
Rédiger rapport besoins
Présenter types IA
Identifier solutions adaptées
Évaluer pertinence technico-économique
Planifier budget ressources
Former équipes outils
Maîtriser préparation données
Formaliser besoin métier
Must Have
AI Business Analysis expert
AI Functional Analysis expert
Intelligence artificielle expert
Modèles prédictifs expert
Consultance IA experte
IA décisionnelle industrielle
Données industrielles maîtrisées
Français professionnel complet

Detailed Responsibilities and Skills

Additional Responsibilities

  • Configurer outils IA
  • Analyser résultats modèles
  • Améliorer performances modèles
  • Accompagner cas concrets
  • Déployer modèles prédictifs
  • Optimiser processus traitement
  • Optimiser performance énergétique
  • Anticiper dysfonctionnements exploitation

Compétences générales

  • Expertise en AI Business Analysis.
  • Expertise en AI Functional Analysis.
  • Expertise comme consultant en Intelligence Artificielle.
  • Maîtrise professionnelle complète du français.
  • Capacité à formaliser un besoin métier sous forme de cahier des charges ou de CSC pour consulter des fournisseurs ou intégrateurs spécialisés.
  • Capacité à évaluer la pertinence technique et économique de solutions d’IA.
  • Capacité à établir un planning, un budget et les ressources nécessaires pour des solutions internes ou totalement sous-traitées.

Compétences techniques

  • Expertise en intelligence artificielle (AI).
  • Expertise des modèles prédictifs.
  • Expertise de l’implémentation d’IA d’aide à la décision en environnement de production industrielle.
  • Maîtrise de la préparation et de la qualité des données industrielles.
  • Connaissance des IA génératives, du machine learning, des modèles prédictifs et des réseaux neuronaux, ainsi que de leurs domaines d’application, avantages et limites.
  • Maîtrise des méthodes de préparation, structuration et exploitation des données industrielles nécessaires à des modèles prédictifs fiables.
  • Capacité à configurer, paramétrer et interagir avec les outils d’IA pour produire des résultats pertinents et exploitables.
  • Capacité à analyser, interpréter et valider les résultats des modèles d’IA, leurs limites et leurs incertitudes.
  • Capacité à améliorer les performances des modèles par ajustement des paramètres, données d’entrée et méthodes utilisées.

Outils

  • Connaissance concrète des outils d’IA disponibles sur le marché, de leurs capacités réelles et des conditions nécessaires à leur mise en œuvre.