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Détails de l'emploi

Qualifications

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Google Cloud Platform
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Gestion de projet
Machine learning
Deep learning
Compétences en communication

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RÉSUMÉ

Le/La Head of Data/IA est responsable de la définition, de la mise en œuvre et de l’évolution de la stratégie Data et Intelligence Artificielle de l’entreprise. Il/Elle dirige une équipe d’experts et assure l’intégration de solutions innovantes pour optimiser la performance opérationnelle et la prise de décision stratégique.

MISSIONS

Définir et piloter la feuille de route stratégique Data et IA en alignement avec les objectifs business. Construire, développer et manager une équipe de Data Scientists, Data Engineers et MLOps. Superviser la conception, le développement et le déploiement de modèles d’IA et de solutions Data. Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données. Évaluer et sélectionner les technologies et outils Data/IA pertinents. Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour identifier les opportunités et maximiser l’impact des initiatives Data/IA. Assurer une veille technologique constante et promouvoir l’innovation et les bonnes pratiques.

LIVRABLES

Feuille de route stratégique Data/IA validée et mise en œuvre. Déploiement réussi de modèles d’IA en production générant de la valeur mesurable. Amélioration continue de la qualité et de l’accessibilité des données. Croissance et développement des compétences de l’équipe Data/IA. Reporting régulier sur la performance et l’impact des initiatives Data/IA.

Profil du candidat

✅ COMPÉTENCES REQUISES

Expérience significative (minimum 8 ans) dans des rôles de leadership en Data Science, Machine Learning ou Data Engineering. Maîtrise 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. Diplôme de niveau Master (Bac+5) en Informatique, Mathématiques Appliquées, Statistiques ou domaine équivalent.

➕ COMPÉTENCES APPRÉCIÉES

Expérience dans un environnement de scale-up ou startup. Connaissance des grands modèles 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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