Le Responsable IA assure la définition et la mise en œuvre de la stratégie IA de l’entreprise. Il/elle assure la stratégie IA, la gouvernance associée, il maximise la valorisation des uses cases IA et apporte une vision de l'architecture, dans le but de soutenir les objectifs stratégiques et opérationnels de l’organisation et d'interagir avec le COMEX pour porter cette vision.
Responsabilités clés :
1. Définir et piloter la stratégie IA :
* Concevoir et mettre en œuvre une vision stratégique IA alignée avec les objectifs business.
* Identifier les opportunités de création de valeur (nouveaux produits, services, optimisations).
* Développer une culture IA-driven au sein de l’organisation.
2. Gouvernance
* Mettre en place une politique de gouvernance de l'IA
* Animer cette gouvernance
3. Pilotage des projets IA :
* Identifier les besoins métier et coordonner les initiatives IA
* Piloter la mise en œuvre des plateformes et infrastructures IA
* Veiller à l’alignement des projetsnIA avec les priorités de l’entreprise.
4. Suivi des performances et reporting :
* Définir et suivre des KPIs pour mesurer la valeur créée
* Élaborer des tableaux de bord pour le pilotage stratégique.
* Communiquer régulièrement les résultats aux parties prenantes (direction, métiers).
Compétences clés requises :
1. Compétences techniques
Machine Learning & AI
TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras Supervised & Unsupervised Learning Time-Series Forecasting & Anomaly Detection Predictive Maintenance & Industrial AI
Computer Vision & Multimodal AI
Feature Engineering & Model Optimization Mathematics, Statistics & Scientific Computing Generative AI & LLM Systems Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Agentic AI Systems LangChain, LangGraph OpenAI APIs, AWS Bedrock Prompt Engineering & LLM Evaluation Vector Search & Embedding Pipelines
Programming & Software Engineering
Python, Java, C++ Back-end Design & Coding Best Practices REST APIs & Microservices Data Structures & Algorithms
MLOps & Cloud Platforms
End-to-End ML Pipelines Model Deployment & Monitoring CI/CD for ML Systems Docker, Jenkins, GitLab CI Automated Testing & Reproducibility Azure ML, SageMaker
Data Engineering & Big Data
Data Warehousing & ETL Pipelines PostgreSQL, TimescaleDB, Snowflake Spark / PySpark, Hadoop Ecosystem NoSQL Databases Databricks, Snowpark
2. Compétences managériales et stratégiques :
* Vision stratégique pour aligner l' IA avec les objectifs business.
* Capacité à gérer et motiver des équipes multidisciplinaires.
* Compétences en gestion de projet dans des environnements complexes.
* Aptitude à collaborer avec des interlocuteurs variés (IT, finance, marketing).
3. Soft skills :
* Leadership et capacité à influencer les parties prenantes.
* Excellentes compétences en communication, à l’écrit comme à l’oral.
* Sens de l’innovation et capacité à anticiper les tendances.
* Forte orientation business et résultats.
Profil recherché :
* Formation : Bac +5 en informatique, mathématiques appliquées, statistiques ou école de commerce avec spécialisation en data.
* Expérience :
* Minimum 6 ans d’expérience dans des fonctions liées à la gestion des données, analytics, ou data science.
* Expérience en management d’équipes IA et en pilotage de projets stratégiques.
* Langues : Maîtrise de l’anglais (écrit et oral) pour évoluer dans un contexte international.
Pourquoi rejoindre QWANZA
* Une entreprise dynamique avec des projets ambitieux.
* La possibilité de travailler sur des projets innovants et d’avoir un impact direct sur la stratégie.
* Une équipe dynamique et collaborative.
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