Consultant(e) Senior – Data Engineer

DescriptionSquare Management est un cabinet de conseil spécialisé en stratégie et organisation qui accompagne ses clients dans l’anticipation, la conception et la réalisation de leurs projets de transformation, en France, en Belgique et au Luxembourg. Square Management est organisé autour de deux offres complémentaires :

Apprenez-en davantage sur les tâches générales liées à cette opportunité ci-dessous, ainsi que sur les compétences requises.

• Une offre de conseil en stratégie sous la marque Circle Strategy
• Une offre de conseil en organisation et management articulée autour de 10 domaines d’excellence : AI & Data, Digital & Marketing, Innovation, Organisation & Efficiency, People & Change, Payments, Regulatory & Compliance, Risk & Finance, Supply Chain et Sustainability.

Square Management est un acteur unique, qui, fort d’un réseau de 900 collaborateurs, développe des méthodes spécifiques pour chacun de ses domaines d’excellence, aidé des 25 chercheurs du Square Research Center.Square Management est une entreprise labellisée B Corp et a obtenu la médaille de platine EcoVadis et figure parmi le top 1% des entreprises évaluées. Square Management est engagé via la Fondation Square qui soutient des associations qui évoluent dans les secteurs de l’entrepreneuriat, de l’enfance et de la santé.

Missions

En tant que Consultant(e) Senior ou Manager au sein du Domaine d'Excellence AI & Data de Square Management, vous intervenez chez nos clients grands comptes sur des problématiques de conception, de déploiement et d'industrialisation de modèles de Machine Learning en production.Vous pilotez la mise en œuvre de solutions de Machine Learning robustes et évolutives, en étroite collaboration avec les équipes data science et data engineering :

Déploiement & Industrialisation des Modèles

• Data & Feature Engineering : Optimiser la collecte des données en amont (data processing, feature engineering) et l'exposition des modèles en aval (API, endpoints) afin d'en améliorer les performances.
• Intégration Data Platform : Collaborer étroitement avec les data engineers afin d'intégrer au mieux les modèles de machine learning dans la Data Platform, et la faire évoluer si besoin.
• Excellence des Prédictions : Collaborer étroitement avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles (prédiction, recommandation, NLP) et délivrer en continu les meilleures prédictions disponibles.

MLOps & Suivi en Production

• Pratiques MLOps : Implémenter des pratiques de MLOps sur toute la chaîne data science (qualité des données, data drift...).
• Monitoring & Cycle de Vie : Monitorer les modèles en production et gérer leur cycle de vie (réentraînement, mise à jour...).
• Gouvernance Technique : Assurer la transversalité entre les équipes techniques (Data Scientists/Engineers) et les directions métiers utilisatrices tout au long du cycle de vie des modèles.
• Documentation : Documenter les processus et les systèmes de machine learning afin d'en assurer la pérennité et la transférabilité.

Participer au développement du cabinet

• Expertise & Contenus : Partager votre expertise et vos connaissances dans le cadre du Domaine Organisation & Efficiency, participer au rayonnement du cabinet en contribuant à la production de contenus d’expertise (podcasts, focus, articles, interviews et tables rondes), collaborer étroitement avec des consultants de tous niveaux d'expérience.
• Développement : Apporter votre expertise métier pour construire des propositions commerciales sur-mesure, activer et cultiver votre réseau professionnel. xuezdbg
• Recherche & Développement : Participer activement aux initiatives des programmes de R&D en collaboration avec nos chercheurs.