Le poste Head of Data/IA (H/F)
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đ RĂSUMĂ
Le/La Head of Data/IA est responsable de la dĂ©finition, de la mise en Ćuvre et de l'Ă©volution de la stratĂ©gie Data et Intelligence Artificielle de l'entreprise. Il/Elle dirige une Ă©quipe d'experts et assure l'intĂ©gration de solutions innovantes pour optimiser la performance opĂ©rationnelle et la prise de dĂ©cision stratĂ©gique.
đŻ MISSIONS
DĂ©finir et piloter la feuille de route stratĂ©gique Data et IA en alignement avec les objectifs business. Construire, dĂ©velopper et manager une Ă©quipe de Data Scientists, Data Engineers et MLOps. Superviser la conception, le dĂ©veloppement et le dĂ©ploiement de modĂšles d'IA et de solutions Data. Garantir la qualitĂ©, la gouvernance et la sĂ©curitĂ© des donnĂ©es. Ăvaluer et sĂ©lectionner les technologies et outils Data/IA pertinents. Collaborer Ă©troitement avec les Ă©quipes mĂ©tiers pour identifier les opportunitĂ©s et maximiser l'impact des initiatives Data/IA. Assurer une veille technologique constante et promouvoir l'innovation et les bonnes pratiques.
đŠ LIVRABLES
Feuille de route stratĂ©gique Data/IA validĂ©e et mise en Ćuvre. DĂ©ploiement rĂ©ussi de modĂšles d'IA en production gĂ©nĂ©rant de la valeur mesurable. AmĂ©lioration continue de la qualitĂ© et de l'accessibilitĂ© des donnĂ©es. Croissance et dĂ©veloppement des compĂ©tences de l'Ă©quipe Data/IA. Reporting rĂ©gulier sur la performance et l'impact des initiatives Data/IA.
Profil recherché
â COMPĂTENCES REQUISES
Expérience significative (minimum 8 ans) dans des rÎles de leadership en Data Science, Machine Learning ou Data Engineering. Maßtrise des architectures Data (Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT) et des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP). Expertise avérée en Machine Learning, Deep Learning et MLOps. Capacité à manager, recruter et faire grandir des équipes techniques. Solides compétences en gestion de projet, en communication et en leadership. DiplÎme de niveau Master (Bac+5) en Informatique, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou domaine équivalent.
â COMPĂTENCES APPRĂCIĂES
Expérience dans un environnement de scale-up ou startup. Connaissance des grands modÚles de langage (LLMs) et de leurs applications industrielles. Certifications sur des plateformes Cloud ou en Data Science. Expérience dans le secteur d'activité de l'entreprise.
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