Lead Data Scientist Transverse

Il y a 20 heures

Paris, Île-de-France Collective.work Temps plein
DESCRIPTIF DÉTAILLÉ DU BESOIN

Dans le cadre de la transformation Data & IA d'un acteur international majeur d son secteur, nous recherchons un Lead Data Scientist Transverse pour accompagner le développement, l'industrialisation et le déploiement de solutions Data & Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée.


Avez-vous les qualifications et les compétences requises pour ce poste ? Découvrez-le ci-dessous, et cliquez sur "Postuler" pour que votre candidature soit étudiée.

Intégré(e) à une Data Factory stratégique, vous interviendrez en tant que référent technique Data Science & IA auprès de plusieurs directions métiers : Promotion, Industrie, Finance et Fonctions Support.

Votre rôle sera de transformer les problématiques métiers en solutions IA concrètes, robustes et industrialisables, tout en contribuant à la montée en compétence des équipes et à la diffusion des meilleures pratiques.

VOS PRINCIPALES MISSIONS1. Accompagnement d'un Hackathon IA stratégique - Début 2027
  • Accompagner les équipes dans le cadrage technique des initiatives et cas d'usage identifiés.
  • Évaluer la faisabilité, la pertinence et le potentiel de création de valeur des solutions proposées.
  • Conseiller les équipes sur les approches technologiques adaptées (Machine Learning, IA générative, LLM, RAG, agents IA).
  • Assurer le suivi technique des initiatives issues du hackathon et accompagner leur transformation en projets concrets.
2. Leadership technique sur les projets Data Science & IA existants
  • Assurer l'encadrement technique des projets Data Science en cours sur les différents périmètres métiers.
  • Challenger les choix méthodologiques, les architectures et les approbations de modélisation.
  • Garantir la qualité, la robustesse et l'industrialisation des solutions développées.
  • Accompagner les Data Scientists dans leurs travaux et favoriser le partage des bonnes pratiques.
3. Industrialisation et passage à l'échelle
  • Concevoir et déployer des solutions de Machine Learning et d'IA générative en production. xuezdbg
  • Collaborer avec les équipes Data Engineering, MLOps et Architecture.
  • Contribuer à la définition de s