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Nous recherchons un Lead Data Scientist pour Organiser et piloter la fabrication du projet dans sa composante moteur au sens data science et d’industrialisation. 1. En coordination avec les nombreuses parties prenantes : - avec les squads fabricantes du projet au (Pole Produit data / Squad Usages DATA & IA, Pole Produit Marketing Communication, autres ...) - avec les experts référents (architecture, devops, sécurité, tests, ...) - avec les partenaires internes au Groupe 2. Faire de la pédagogie notamment lors des cérémonies agiles type démonstration, pour présenter l’avancée des travaux d’un point de vu utilisateurs et métiers, en binôme avec la Business Analyst. 3. Contribuer à la montée en compétence sur la data science Au-delà du projet : Participer à la construction et au maintien des solutions IT évolutives, modulaires, innovantes, cohérentes avec leur écosystème et répondant au besoin métier. Décliner le cadre d’Architecture d’Entreprise (processus, normes, patterns ) et contribue à son évolution. Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...). Maitriser les objectifs visés par le cadre d’Architecture d’Entreprise. Participe à l’exploration continue (étude d’opportunité, cadrage) et aide à estimer l’effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) Suivre et faciliter la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d’entreprise Responsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l’architecture (processus, guides, patterns...) Pilotage technique du projet : -Préparation, animation et compte rendu des ateliers avec les différentes parties prenantes. -Restitution aux instances de gouvernance. -Coordination avec le chef de projet PMO du projet, notamment pour les instances de gouvernance orientées fabrication, ou stratégiques (copil). -Compétences solides et maîtrise des concepts infra (architecture, système, réseaux, sécurité, stockage, supervision ) 4. Maîtrise de l’environnement technique : Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Keras, Tensorflow, Pytest, Pyspark) Plateforme CDP (hadoop) Hive / HDFS Docker SQL (Teradata) Suite ELK Gitlab

Nous recherchons un Lead Data Scientist pour Organiser et piloter la fabrication du projet dans sa composante moteur au sens data science et d’industrialisation. 1. En coordination avec les nombreuses parties prenantes : - avec les squads fabricantes du projet au (Pole Produit data / Squad Usages DATA & IA, Pole Produit Marketing Communication, autres ...) - avec les experts référents (architecture, devops, sécurité, tests, ...) - avec les partenaires internes au Groupe 2. Faire de la pédagogie notamment lors des cérémonies agiles type démonstration, pour présenter l’avancée des travaux d’un point de vu utilisateurs et métiers, en binôme avec la Business Analyst. 3. Contribuer à la montée en compétence sur la data science Au-delà du projet : Participer à la construction et au maintien des solutions IT évolutives, modulaires, innovantes, cohérentes avec leur écosystème et répondant au besoin métier. Décliner le cadre d’Architecture d’Entreprise (processus, normes, patterns ) et contribue à son évolution. Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...). Maitriser les objectifs visés par le cadre d’Architecture d’Entreprise. Participe à l’exploration continue (étude d’opportunité, cadrage) et aide à estimer l’effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) Suivre et faciliter la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d’entreprise Responsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l’architecture (processus, guides, patterns...) Pilotage technique du projet : -Préparation, animation et compte rendu des ateliers avec les différentes parties prenantes. -Restitution aux instances de gouvernance. -Coordination avec le chef de projet PMO du projet, notamment pour les instances de gouvernance orientées fabrication, ou stratégiques (copil). -Compétences solides et maîtrise des concepts infra (architecture, système, réseaux, sécurité, stockage, supervision ) 4. Maîtrise de l’environnement technique : Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Keras, Tensorflow, Pytest, Pyspark) Plateforme CDP (hadoop) Hive / HDFS Docker SQL (Teradata) Suite ELK Gitlab