Lead data scientist h/f

Informations sur le poste

Intitulé de l'offre

Lead Data Scientist H/F

Filière MGEN + Métier ou Fonction

Systèmes d'information - Data Scientist Sénior

Type de contrat

Contrat à durée indéterminée

Présentation du Site ou de la Direction

Le département SI Métier Data & IA est en charge du patrimoine de données de l’entreprise. Il assure sa circulation dans les différents pans du système d’information, sa thésaurisation, et sa valorisation par différents moyens, tels que la datascience ou la data visualisation.

Dans un environnement mutualiste fortement réglementé (santé, prévoyance, assurance), la Data Science et l’IA sont des leviers clés de l'entreprise pour :
- améliorer la qualité de service aux adhérents,
- renforcer la prévention et l’accompagnement santé,
- optimiser la gestion des risques, des sinistres et de la fraude,
- soutenir la performance opérationnelle tout en respectant les valeurs mutualistes.

Référent(e) technique Data Science & IA, le/la Tech Lead Data Scientist combine :

40 % de leadership & structuration, management de ressources
60 % de contribution technique directe, pilote de socle
Il/Elle assure la robustesse, la conformité et la performance des solutions IA déployées au sein du SI de la mutuelle.

Missions confiées

Leadership technique & structuration

1. Assurer le lead technique des Data Scientists.
2. Définir et diffuser les standards techniques IA/Data adaptés au contexte santé/assurance.
3. Accompagner la réalisation des produits d’IA (de l’idéation à la mise en production) en travaillant avec les Product Owner IA.
4. Contribuer à l’animation de la communauté Data Science.
5. Mener une veille IA responsable, notamment sur l’IA explicable et éthique.
6. Être l’interface technique entre Data Science, MLOps, sécurité et DSI.

Contribution technique directe

7. Concevoir et développer des modèles pour les cas d’usage mutuelle : Scoring et classification (risque, fraude, résiliation, satisfaction adhérent) Modèles complexes sur données hétérogènes (santé, contrats, sinistres) RAG et LLM pour l’assistance aux conseillers, la recherche documentaire, l’aide à la décision
8. Participer activement à l’industrialisation avec les équipes MLOps, notamment en continuité des travaux entamés dans une phase précédente.
9. Mettre en place le monitoring des modèles et la gestion des dérives.
10. Produire un code robuste, sécurisé et documenté (CRISP, traçabilité).

Architecture & industrialisation

11. Contribue à la définition des patterns techniques IA (MLOps, CI/CD, monitoring).
12. Concevoir l’architecture ML/IA conforme aux standards SI et aux contraintes réglementaires.
13. Garantir la scalabilité et la maintenabilité des solutions.
14. Assurer le rôle de pilote du socle Data Science (MLOps, LLMOps, Python), en garantissant sa conception, son évolution et sa maintenance.
15. Garantir l'industrialisation des modèles d'IA, de leur développement à leur mise en production et leur monitoring, en veillant à la sécurité, la conformité (RGPD, éthique de l'IA) et la performance.
16. Participer activement au développement de modèles complexes (Machine Learning, Deep Learning, LLM) et à l'optimisation des pipelines de données.

Qualité, sécurité & conformité

17. Mettre en place et optimiser les bonnes pratiques de développement, de test et de déploiement continu (CI/CD) pour les solutions IA.
18. Garantir le respect : du RGPD (données de santé, données sensibles), des exigences de cybersécurité, des règles de conformité et d’audit.
19. Mettre en œuvre des pratiques d’IA explicable, traçable et non biaisée.

Interface métier & stratégie

20. Traduire les besoins métiers (gestion, relation adhérents, prévention, fraude) en solutions techniques.
21. Apporter de la visibilité sur la faisabilité, les coûts et les risques.
22. Travailler en binôme avec le Chief Data Scientist pour assurer l’alignement métier / technique.

Profil recherché

Vous avez une expérience avérée dans le domaine de la datascience (10 ans ou plus) ; vous avez notamment mené de multiples projets complexes jusqu'à leur déploiements en production. Vous avez potentiellement accompagné la construction de véritables plateformes industrielles de datascience.

Compétences techniques

23. Data Science & Machine Learning avancé
24. Traitement de données sensibles (santé, assurance)
25. LLM, RAG, fine-tuning
26. MLOps, CI/CD, monitoring
27. Python et écosystème ML
28. Architecture data & cloud
29. Sécurité, RGPD, conformité
30. Une connaissance du secteur mutualiste, de la santé ou de l'assurance serait un atout

Compétences comportementales

31. Leadership technique et pédagogie
32. Sens de la responsabilité et de l’éthique
33. Capacité à vulgariser pour des publics métiers
34. Esprit collaboratif et transverse
35. Curiosité et veille technologique continue
36. Capacité à encadrer, mentorer et faire monter en compétences une équipe.
37. Excellentes compétences en communication, pédagogie et capacité à vulgariser des
38. concepts techniques complexes.
39. Autonome, rigoureux(se), proactif(ve) et doté(e) d'un fort esprit d'équipe.

Interactions clés

40. Chief Data Scientist
41. Data Scientists & MLOps
42. Équipes IT, sécurité, conformité
43. Product Owner IA
44. Interlocuteurs métiers

Le groupe MGEN s'engage pour la Diversité et le Handicap et garantit l'égalité des chances. Nos postes sont ouverts à tous.