CDI - Tech Lead Data (H/F)

Artisans contemporains depuis 1837, nous devenons également artisans du code Hermès Digital développe, maintient et met à disposition la plateforme web et e-commerce de la Maison dans 33 sites à travers le monde.

Veuillez vous assurer de lire entièrement l'aperçu et les exigences pour cette opportunité d'emploi ci-dessous.

Dans un contexte d'hyper-croissance, et face aux enjeux qui en découlent, nous renforçons notre organisation.
Nous sommes une équipe de crafters, professionnel(le)s passionné(e)s et engagé(e)s, mû(e)s par notre ambition de véhiculer les valeurs d'excellence et de qualité de Hermès Digital au travers de notre plateforme.

Cette équipe met en œuvre les meilleures pratiques de conception, de développement et d'opération : Domain-Driven Design, Test-Driven Development, Continuous Delivery, méthodologies agiles ; mais, surtout, nous travaillons ensemble pour que chacun puisse apprendre, transmettre et évoluer Descriptif du poste :Au sein de la Direction Digital, Ventes & Services (HDVS), le/la Data Technical Manager dirige et anime une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists et de Data Engineers.

Il/elle pilote la conception, le développement et la mise en production de solutions de Data Engineering, Machine Learning et d'Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée pour la Maison.
À la croisée du leadership technique, du management d'équipe et de la vision stratégique de la donnée, il/elle transforme le patrimoine de données d'Hermès Digital en leviers de performance opérationnelle et d'amélioration de l'expérience client, en garantissant des systèmes stables, scalables et sécurisés.
Il/elle rapporte à un Engineering Manager au sein de l’équipe technique et travaille en partenariat étroit avec les Product Owners, les architectes, les équipes Infrastructure et RUN.
Vos

missions:
Leadership Technique & Vision
• Vision Data & IA : Définir et porter la vision technique Data, ML et IA au sein de la division Digitale (HDVS)
• Architecture : Identifier les contraintes d'architecture, concevoir les solutions techniques en collaboration avec les architectes, et garantir la cohérence, la performance et la scalabilité de l'ensemble du système.
• Excellence technique : Être garant(e) des standards de qualité du code, des bonnes pratiques (TDD, CI/CD, MLOps, DataOps) et de la sécurité des données au sein de l'équipe.
• Veille technologique : Suivre activement les évolutions du marché (IA générative, LLMs, nouvelles architectures Data) et proposer des PoC innovants à forte valeur ajoutée.
Management & Animation d'équipe
• Management direct : Encadrer, accompagner et faire grandir une équipe mixte de Data Scientists et de Data Engineers, en cultivant l'autonomie, la responsabilisation et l'excellence individuelle et collective.
• Transfert de connaissances : Encourager la diffusion des meilleures pratiques, organiser des sessions de partage (mob/pair programming, knowledge sharing, mentoring), attiser la curiosité technique et favoriser la participation à des meetups et conférences.
• Recrutement & onboarding : Participer activement au recrutement des membres de l'équipe et à leur intégration.
• Facilitation : Animer les rituels agiles de l'équipe, fluidifier les interactions avec les parties prenantes (métiers, produit, infrastructure) et lever les obstacles organisationnels.
Pilotage & Delivery
• Delivery : Garantir la livraison des projets Data & IA dans les délais et les niveaux de qualité attendus, depuis l'exploration jusqu'à la mise en production.
• Suivi de production : Superviser la stabilité et la performance des solutions en production (monitoring, alerting, gestion des incidents) et piloter les actions d'amélioration continue.
• Gestion des risques : Anticiper les risques techniques, organisationnels et éthiques (biais, conformité RGPD, sécurité des données) et mettre en place les garde-fous appropriés.
Collaboration & Impact Métier
• Interface métier : Collaborer étroitement avec les équipes métiers (Produit, eRetail, Finance, RH, CRM) pour traduire des problématiques complexes en solutions Data & IA.
• Evangelisation : Vulgariser les concepts techniques auprès des interlocuteurs non-techniques et promouvoir la culture de la donnée au sein de la Maison.
• Transversalité : Construire des synergies avec les autres équipes d'Hermès Digital (Search, Infrastructure, eRetail) pour favoriser la réutilisabilité des composants et la cohérence de l'écosystème technique.
Environnement technique :
• Langages : Python, SQL, TypeScript
• Frameworks ML/IA : PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex, MLflow
• ML/Stats : modélisation prédictive, NLP, computer vision
• Data engineering : pipelines, dbt
• Cloud : AWS, GCP, Alibaba Cloud
• Orchestration et conteneurs : Kubernetes, Docker
• Automatisation : Terraform
• Architecture événementielle : Kafka, Kinesis
• Data & Bases de données : SQL, architectures cloud-native, entrepôts de données modernesProfil du candidatExpérience & Formation
• Forma