Descriptif du poste
Au sein du pôle Data, tu prends la responsabilité opérationnelle d'une équipe jeune et passionnée, un Data Analyst / Data Engineer et une Data Scientist, tous deux juniors, que tu animes au quotidien et que tu fais monter en compétences. Tu travailles en lien direct avec ton responsable, dont tu es le bras technique et managérial sur les sujets data.
Ton rôle est double : être la référence technique sur la conception, l'industrialisation et le déploiement de nos modèles d'IA en production, et porter la dynamique d'équipe (montée en compétences, rigueur, organisation). Tu interviens là où nous voulons franchir un cap aujourd'hui : la création, le maintien et le déploiement de modèles de machine learning dans le cloud.
Tu évolueras dans un environnement agile et collaboratif, au cœur d'une ambiance bienveillante et stimulante, où la prise d'initiative et la curiosité technique sont encouragées. Nos bureaux sont situés à Nantes, avec tout ce qu'il faut pour bosser dans de bonnes conditions : espace détente, cuisine, moments conviviaux, afterworks, etc.
🎯 Tes missions
* Concevoir, industrialiser et déployer en production nos modèles d'IA (LLM, NLP, modèles prédictifs, systèmes de recommandation) dans le cloud, en cherchant toujours le bon équilibre entre performance, robustesse et coût.
* Maîtriser l'ensemble du cycle de vie des modèles : mise en production, monitoring, observabilité, MLOps, CI/CD et maîtrise des coûts cloud.
* Animer et faire grandir le pôle Data au quotidien : encadrement, mentorat technique (en particulier sur la Data Science et le ML), montée en compétences de l'équipe.
* Contribuer à l'architecture data globale : pipelines de collecte, traitement, stockage et gouvernance (qualité, traçabilité, sécurité), en collaboration avec notre Data Engineer et l'équipe Tech.
* Collaborer avec les équipes Produit, Tech et Marketing pour comprendre les enjeux métier, définir les bons KPIs et transformer les besoins en solutions data concrètes.
* Mettre en place et interpréter des analyses expérimentales (A/B tests, segmentation, modélisation comportementale) pour éclairer la prise de décision stratégique.
* Insuffler une culture de rigueur, de documentation et d'amélioration continue, et contribuer à la démocratisation de la data via des outils et dashboards accessibles aux équipes non techniques.
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