L’équipe transverse Data & Analytics (D&A) contribue au pilotage de la performance de l’entreprise en concevant des outils décisionnels et des solutions pilotées par l’IA pour les décideurs métier. Dans un contexte de forte croissance, l’équipe D&A recrute un(e) Lead AI & Analytics (H/F) pour jouer un rôle central dans le développement de l’activité Data science et Business Intelligence (BI), en mettant l'accent sur l'excellence technique et opérationnelle. La vocation de l’équipe D&A est de fournir les meilleurs produits Data tout en assurant un coût de service le plus faible possible. Le ou la candidat(e) idéal(e) dispose d’une solide expérience en intelligence artificielle, en BI, en industrialisation de solutions et des qualités de coach avérées.
A ce titre, vos principales missions seront organisées en trois axes :
Pilotage stratégique et leadership technique:
* Porter la vision technique et organisationnelle autour de l’écosystème IA et BI pour améliorer les services Data.
* Définir les meilleurs pratiques techniques et accompagner l’équipe dans l’adoption de ces pratiques.
* Identifier les opportunités stratégiques où la data science peut améliorer la performance des équipes métier.
* Contribuer à la stratégie "construire ou adopter" en évaluant les possibilités de développements internes et les solutions d’IA proposées par des fournisseurs externes.
* Apporter un leadership technique sur les projets complexes : orienter les équipes dans le choix des approches, des solutions à adopter et dans la mise en œuvre des étapes clés.
Coaching et gestion opérationnelle :
* Superviser, coacher et développer les compétences des Data Scientists et Data Analysts.
* Gérer les opérations pour les nouveaux développements et la maintenance des solutions existantes (BUILD et RUN).
* Promouvoir un environnement de travail collaboratif et dynamique, propice à l’innovation, à la curiosité intellectuelle et à l’entraide.
Qualité et Industrialisation
* Assurer la conformité des solutions et la qualité des développements de la conception à la mise en production.
* Collaborer avec les équipes IT (Data Engineering et autres) pour industrialiser les solutions.
* Contribuer à une meilleure gouvernance des données en collaborant avec l’ensemble des acteurs concernés.
* Assurer une veille active sur les innovations IA & Analytics, et les acteurs clés du marché pour identifier de nouvelles opportunités d’évolution.
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