Renault Digital

About the Company

Welcome to Renault Digital ! Our aim ? Digitalizing Renault core business for its employees, partners and clients worldwide !

Innovation is in the Renault DNA. We're working to build tomorrow’s digital abilities and scope.

We're new ! We just started our operations on January 1st, 2017.

How are we working ?

We have based our approach on an inspiring start-up ecosystem. We will work with multidisciplinary teams to support strategic digital projects, aimed at digitalizing all the automotive core business.

These teams will integrate various core competencies, such as data science and design thinking. Most projects will be run using Agile methodologies and on the basis of on the job training.

Projects will also serve to provide on-the-job training

Are you ready to digitalize ? Join us !

Listed Jobs

Company Name

Renault Digital

Job Title

Lead Quality Engineer GenAI (F/H)

Job Description

Le groupe RENAULT entre dans une nouvelle ère grâce à la stratégie RENAULuTion qui place L’IA au cœur de notre business.
Renault Digital, créé en 2017, est un acteur incontournable de ce nouveau cycle et participe activement à relever les challenges de la genAI dans l’ensemble des activités du groupe.

Le poste
Nous recherchons un Lead Quality Engineer (F/H) idéalement expérimenté en GenAI pour renforcer notre équipe platefome GenAI à l’échelle du groupe. Vous travaillerez sur des technologies modernes comme LangGraph, FastAPI, Kubernetes et MongoDB dans un environnement cloud GCP, avec une approche orientée craftsmanship, performance et innovation.

Dans ce contexte, vos missions seront de :
Travailler en étroite collaboration avec le chapter lead afin de définir et mettre en place les stratégies de tests adaptées
Partager et diffuser les bonnes pratiques de tests à l’échelle de l’entreprise
Accompagner l’équipe dans la mise en œuvre des bonnes pratiques relatives aux tests logiciels.
Définir la stratégie et les processus de tests
Identifier les outils et méthodes permettant d’implémenter au mieux les tests
Faciliter les échanges entre interlocuteurs métiers et techniques en s’appuyant sur sa compréhension approfondie des enjeux et contraintes des différentes parties
Organiser la montée en compétence de l’équipe (afin de la rendre autonome) et de l’ensemble de l’organisation dans leurs pratiques de test.

Vos activités :

Mise en place d’une démarche de test agile :
Promouvoir et expliciter au sein de l’équipe les concepts de qualité et de test, dans une orientation centrée sur l’utilisateur et le métier.
Développer au sein de l’équipe une approche agile des tests (BDD, continuous testing, …) en l’aidant à adapter son organisation, ses méthodes de travail et ses processes, tout au long du cycle de vie du produit.


Définition et mise en œuvre de la stratégie de test et des processus de test :
Définir et formaliser avec l’équipe une stratégie de test adaptée au contexte du projet et aux objectifs de qualité de l’entreprise, y compris dans des contextes innovants. Amorcer la démarche dès le début du projet. S’assurer que cette stratégie est suivie par l’équipe.
Formaliser lorsque nécessaire les processus de test venant en support de cette stratégie (gestion des tests, gestion des anomalies, …) et en assurer le déploiement au sein de l’équipe. Suivre leur application et veiller à leur optimisation
Mettre en place le reporting relatif aux tests (couverture, résultats, indicateurs de performance…)

Mise en œuvre de l’outillage de test :
Mettre en place les outils de tests définis dans le cadre de la stratégie de test et en assurer la prise en main par l’équipe. En particulier, jouer un rôle moteur dans la mise en œuvre des outils de test de bout en bout, de performance et de monitoring applicatif
Conseiller l’équipe dans le choix et l’utilisation des outils et la former aux bonnes pratiques associées.

Animation des échanges métier / technique :
Accompagner les échanges entre interlocuteurs métier et technique, en particulier autour de la formalisation des besoins et des tests de réception des développements réalisés
Partager avec l’équipe les bonnes pratiques relatives à ces sujets (BDD, formalisation des tests, déroulement des revues métier, …)
Définir avec l’équipe les indicateurs métier à mettre en place dans le cadre du monitoring du projet en production. Assurer la mise en place de ces indicateurs au sein des outils de monitoring

Partage et développement des compétences :

Effectuer une veille constante autour des pratiques et outils de test et partager au sein du chapitre QA ceux susceptibles de permettre une amélioration des pratiques de l’entreprise. Contribuer à l’identification et à la sélection des outils et pratiques recommandés par le chapitre QA
Formaliser les bonnes pratiques de test mises en œuvre dans le cadre des projets et en assurer la diffusion au sein de l’entreprise, avec l’appui du chapitre QA.
Organiser, au sein des projets et à l’échelle de l’entreprise (via le chapitre QA), toute présentation ou formation permettant au plus grand nombre de développer ses compétences en matière de test
Contribuer à l’animation du chapitre QA en proposant du contenu à partager au sein de ce chapitre et en assurant une partie des présentations internes ou externes du chapitre
Mettre à disposition tout squelette d’implémentation (« boilerplate ») permettant une mise en œuvre sur les projets rapide et conforme aux bonnes pratiques des outils préconisés

Leadership :
Avoir la capacité d’accompagner plusieurs projets. Savoir gérer son temps d’activité réparti entre les projets
Capacité à inspirer à la réflexion, à obtenir des décisions, à être à l’écoute des opportunités et à provoquer le changement des habitudes et des mentalités si nécessaire


Vos livrables :
Stratégie de test (projet et chapitre)
Mise en place du premier niveau d’automatisation des tests
Processus de test formalisés
Tableaux de bord de reporting tests / anomalies
Indicateurs de monitoring applicatif
Boilerplates sur les thématiques de tests (fonctionnel ou performance)
Supports de présentation des bonnes pratiques

Profil recherché :
+ 5 ans d’expérience en Quality Engineering
Expérience dans plusieurs métier ou systèmes d’information liés aux métiers.
Expérience démontrant la maîtrise des processus de gestion des tests logiciels.
Expérience démontrant la capacité à animer un groupe.
Bonne maitrise des méthodes agiles et de l’agile testing.
Connaissances techniques :
--> Connaissance d’un ou plusieurs outils de gestion des tests
--> Connaissance d’un ou plusieurs outils d’automatisation de test (API, UI et performance)
--> Connaissance de base d’un ou plusieurs langages de développement (Python, Java, JavaScript)
--> Connaissance de base DevOps (Gitlab CI, GIT, Docker ...)

Pourquoi nous rejoindre ?
Travailler sur des projets innovants en IA générative.
Évoluer dans une culture technique exigeante et bienveillante.
Tirer avantage d’une stack moderne et d’un environnement cloud GCP/Kubernetes.

Informations complémentaires :
Votre poste sera basé à Boulogne-Billancourt (France) en CDI (temps plein).
Catégorie : Tech > Quality Engineering
Accord télétravail

Les avantages en tant que Développeur/se chez Renault Digital :
Large communauté de Dév
Meetups
10% never stop learning
et bien d'autres...

Boulogne-Billancourt, France

Hybrid

28-02-2025

Company Name

Renault Digital

Job Title

Senior Data Scientist - IA Générative (F/H)

Job Description

Le groupe RENAULT entre dans une nouvelle ère grâce à la stratégie RENAULuTion qui place L’IA au cœur de notre business.

Renault Digital, créé en 2017, est un acteur incontournable de ce nouveau cycle et participe activement à relever les challenges des nouvelles mobilités et de l’industrie 4.0.

Au sein de notre Centre d'Excellence IA, composé d'une équipe agile de 30 Data Scientists et Data Analysts, vous contribuerez au développement et au déploiement à grande échelle de solutions d'IA innovantes.

Votre mission :
En tant que Senior Data Scientist spécialisé en IA Générative, vous piloterez l'intégration et l'application des technologies d'IA Agentique et Multi-Agents. Votre expertise permettra de transformer les processus métiers de Renault en concevant et déployant des solutions disruptives. Vous collaborerez étroitement avec nos partenaires technologiques clés (Google Cloud, Mistral …) et l'écosystème d'innovation (laboratoires de recherche, IRT… ) pour maintenir Renault à la pointe de l'IA.

Responsabilités :
Définir et implémenter la stratégie d'adoption des technologies d'IA Agentique et Multi-Agents, en particulier les LLM, au sein de Renault.
Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA innovantes en production, répondant aux besoins métiers complexes et variés (Industrie 4.0, Marketing, Ingénierie, Qualité, Après-Vente...).
Explorer, évaluer et intégrer les solutions d'IA Générative les plus performantes dans l'architecture existante de Renault.
Maîtriser et promouvoir les architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) et autres approches avancées.
Collaborer activement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des solutions transformatives.
Mesurer et communiquer l'impact et la valeur ajoutée des solutions déployées.
Contribuer à une utilisation responsable de l'IA, en tenant compte des enjeux sociaux et environnementaux.
Animer et faciliter le partage des connaissances au sein du Centre d'Excellence IA.
Collaborer étroitement avec nos principaux fournisseurs de solutions d'IA.


Profil recherché :

Expert(e) reconnu(e) en IA Générative, vous justifiez d'une expérience significative dans le déploiement de solutions basées sur les LLM en production. Autonome, force de proposition et passionné(e) par l'innovation, vous possédez les qualités suivantes :

Diplôme d'ingénieur ou doctorat en Machine Learning.
Plus de 5 ans d'expérience en Data Science appliquée à la création de valeur métier, avec une expertise démontrée dans la conception, le développement et la mise en production de solutions d'IA ayant généré des impacts business mesurables (gains de productivité, réduction des coûts, amélioration de l'expérience client, etc.). Vous êtes capable de présenter un portfolio de projets réussis et d'articuler clairement la valeur apportée par vos contributions.
Solide connaissance des algorithmes de Machine Learning (clustering, classification, régression, deep learning, etc.).
Maîtrise des langages de programmation Python et SQL (R, Scala ou Java sont un plus).
Expérience avec les frameworks de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, etc.).
Connaissance d’un ou plusieurs framework(s) multi-agents (Autogen, CrewAi)
Familiarité avec les architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et les outils MLOps.
Maîtrise des pratiques DevOps (CI/CD, conteneurs, Kubernetes, Git, etc.).
Capacité à vulgariser des concepts complexes et à communiquer efficacement avec des interlocuteurs variés.
Sensibilité aux enjeux éthiques et sociétaux liés à l'IA.
Anglais courant.

Informations complémentaires :
CDI, temps plein.
Basé à Boulogne-Billancourt (France).
Accord télétravail

Boulogne-Billancourt, France

Hybrid

28-02-2025