Informations générales

Entité de rattachement

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.

Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain.

Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous !

Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.  

Référence

2026-20174  

Description du poste

Description de la mission

Join the Supply Chain AI Hub as an AI Engineer helping translate business opportunities into practical AI solutions across different Supply Chain perimeters. This role helps engage closely with business teams, regional stakeholders and external ecosystem players to frame the right use cases, scale value by moving from prototypes and experiments to reusable and deployment-ready assets, and pioneer practical engineering approaches by testing innovations, scouting relevant solutions and contributing to real-world AI delivery.

DESCRIPTION DU POSTE

Compétences comportementales

Hands-on AI / ML / GenAI engineering background with strong technical curiosity and pragmatic build discipline.

Comfortable with Python, APIs, integrations and practical solution development in modern enterprise environments.

Able to work closely with business stakeholders in iterative delivery, prototyping and scaling contexts.

Interested in both innovation scouting and real delivery execution.

Structured, inventive and able to take ownership of a defined subset of a broader AI engineering scope

Compétences Techniques

Exposure to a broad range of Supply Chain AI use cases and business contexts.

Experience balancing experimentation, engineering quality and deployment logic in real delivery settings.

Opportunity to deepen expertise in a specific domain while contributing to a wider AI engineering agenda.