Pourquoi nous rejoindre ?
En intégrant Emil Frey France, vous entrez dans un secteur en pleine révolution et dans un Groupe qui a une vision claire de l'avenir.
Avec plus de 11000 collaborateurs, vous faites partie d'un collectif d'experts agissant dans différents domaines : import, sourcing, reconditionnement, distribution spécialisée de véhicules (auto, moto, camions, machines agricoles et pièces détachées).
Et quel que soit votre rôle, vous participez au développement de nos filiales et contribuez activement à transformer le secteur de la distribution de véhicules. Pour y parvenir, Emil Frey France s'engage, au quotidien, à vous offrir les moyens d'avancer et de vous épanouir professionnellement à travers de nombreuses opportunités. (500 mobilités internes en 2024 en témoignent.)
Rejoignez une entreprise qui valorise l'exigence, la qualité, la proximité et la performance.
Engagé en faveur de la mixité, de l'égalité professionnelle et de l'inclusion, notre Groupe ouvre tous ses postes aux personnes en situation de handicap.
Emil Frey France, leader de la distribution de véhicules en France et plus largement acteur du secteur de la mobilité, recrute pour sa holding un Lead Data Architect H/F en CDI. Rattaché(e) au Directeur Data & Innovation, vous serez responsable de la création, du pilotage et de l'industrialisation des projets IA du groupe.
Vous structurerez également une nouvelle équipe Data Science avec une forte autonomie sur les choix techniques et les priorités stratégiques.
Vos principales responsabilités
1. Développement et industrialisation de modèles IA
- Cadrer, concevoir et développer des modèles Machine Learning répondant à des problématiques métiers : prévision des ventes, scoring crédit, détection de churn, optimisation des stocks, valorisation des actifs.
- Industrialiser les modèles en collaboration avec le Data Engineering, selon les meilleures pratiques MLOPS (monitoring, déploiement continu, scalabilité).
Stack envisagée : Python, SQL, MLflow, Docker, Snowflake, Airflow, Sifflet, Power BI (et ouverte à vos propositions).
2. Structuration du pôle Data Science
- Définir la vision, les standards méthodologiques et les bonnes pratiques du pôle.
- Recruter, encadrer et faire monter en compétence 2 à 3 Data Scientists dans un premier temps.
- Assurer la qualité des livrables et l'intégration des solutions dans les processus opérationnels métiers.
3. Collaboration interdisciplinaire et stratégique
- Travailler en forte synergie avec les équipes Data Engineering, Analytics, Data Quality, ainsi qu'avec les directions métiers (Marketing, Retail, Finance, RH).
- Cadrer les projets en autonomie avec les métiers et transformer leurs besoins en solutions concrètes.
4. Innovation et veille technologique
- Assurer une veille continue sur les innovations IA, MLOPS et Data Science.
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