Nous recherchons pour notre client grand compte un Designer UX/UI spécialisé dans les interfaces data et IA, La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur la conception d'interfaces intuitives pour les outils d'IA et les tableaux de bord analytiques, et sur la visualisation de données complexes au service de la décision.
Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous, Concevoir des interfaces utilisateur intuitives pour les outils d'IA et les tableaux de bord analytiques, maximisant la valeur des modèles prédictifs et génératifs. Créer des systèmes avancés de visualisation de données qui transforment des informations multidimensionnelles en insights clairs et actionnables. Développer des interactions homme-machine sophistiquées pour améliorer l'accessibilité et la compréhension des modèles d'IA (prompting, boucles de feedback, explication des résultats). Réaliser des tests d'utilisabilité ciblés pour évaluer la compréhension, la confiance et l'expérience globale des utilisateurs avec les systèmes basés sur l'IA. Définir et appliquer des principes de conception éthique qui garantissent la transparence, l'explicabilité et l'utilisation responsable de l'IA. Garantir la conformité aux standards d'accessibilité (WCAG, RGAA) et aux réglementations de protection des données (RGPD, Règlement sur l'IA) tout au long du processus de conception. Produire, structurer et mettre à jour la documentation de conception (guidelines de design system, modèles d'interaction, rapports de recherche utilisateur) pour soutenir une collaboration efficace et le transfert de connaissances.
Bon niveau d'anglais Outils de design : forte expertise avec Figma et Adobe XD, prototypage d'interfaces pour applications pilotées par l'IA. Visualisation de données et tableaux de bord : Power BI, familiarité avec D3.js ou bibliothèques similaires appréciée. Principes UX : application aux systèmes d'aide à la décision et aux outils algorithmiques. Interfaces d'explicabilité : conception facilitant l'explication et l'interprétation des modèles de machine learning (modèles XAI, indicateurs de confiance, visualisation de l'incertitude). Compréhension des concepts d'IA et de data science pour collaborer efficacement avec les équipes techniques. Design systems modulaires adaptés aux contraintes des applications d'IA. Recherche utilisateur pour interfaces complexes centrées sur les données (entretiens, évaluation heuristique, eye-tracking, analytics). Accessibilité, confidentialité dès la conception et éthique dès la conception. Outils collaboratifs et de gestion : Jira, Confluence, GitHub.
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