Tech Lead

Entreprise
Premier acteur bancaire en France, leader de la banque de détail en Europe, le Crédit Agricole est un partenaire de premier rang de l'économie régionale.
La Caisse Régionale du Crédit Agricole de Lorraine est présente sur l'ensemble du territoire de la Moselle, de la Meuse et de la Meurthe et Moselle au travers de ses 115 points de vente, 3 Pôles Entrepreneurs, 3 Agences Entreprises et de son pôle banque privée.
Plus de 1300 collaborateurs travaillent à la satisfaction d'une clientèle de particuliers, de professionnels, d'entreprises et de collectivités publiques dans le respect quotidien de nos valeurs de proximité, de mutualisme ainsi que de nos engagements en termes de qualité de conseil.
Poste
Rejoignez notre nouvelle Filière Data - Digitale & Innovation et devenez un acteur clé dans la mise en œuvre de notre stratégie d’innovation Data de la Caisse Régionale. En tant que professionnel(le) dynamique et expérimenté(e), vous aurez l'opportunité de jouer un rôle central dans l’exploration et le développement des usages avancés de la donnée. Participez à une aventure transversale et innovante où votre expertise sera essentielle à notre succès collectif
En tant que véritable référent sur les sujets liés à la donnée, vos principales missions au sein du Pôle Gouvernance Data et IA:
Le développement des usages avancés
- Exploration et développement solutions IA : En tant que Tech Lead et expert en IA, vous serez responsable du développement et de l'optimisation de codes complexes. Vous participerez à l'évolution de la feuille de route de l'équipe, notamment pour qualifier les prérequis technologiques et les méthodologies adaptées. Vous prendrez en charge le design et le développement de solutions adéquates pour mener à bien les chantiers d'IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP, IA Documentaire) et implémenterez des projets innovants d'aide à la décision basés sur l'IA générative (RAG, fine-tuning de LLM).
- Qualification des cas d'usage Data : identifier, prioriser et gérer un backlog de cas d'usage data transverses en fonction des besoins métiers et des objectifs stratégiques de l'entreprise. Assurer la définition des critères de succès, évaluer la faisabilité technique, coordonner avec les équipes concernées et suivre l'avancement des projets pour garantir leur alignement avec les attentes et les priorités de l'organisation.
- Référent Métier usages avancés : être référent face aux métiers pour les accompagner dans leur méthode de développement (not. de Data préparation), de leurs études statistiques et de géodataviz, et l'intégration des solutions data avancées en assurant une compréhension claire des besoins, en facilitant l'adoption des nouvelles technologies et en garantissant la réussite des projets data au sein de l'organisation.

La gouvernance des usages
- Contribuer à la Stratégie Data : collaborer étroitement avec CDO pour accompagner la modernisation de l’offre de service Data et développer une vision d’architecture Data Cible dans la stratégie IT de la CR pour faciliter l’innovation et l’agilité. Vous accompagnerez chaque département métier dans l'élaboration de leur feuille de route Data et animerez des ateliers de travail pour comprendre leurs objectifs stratégiques et opérationnels, en les aidant à transformer ces objectifs en initiatives data concrètes.
- Acteur du Data management: renforcer les activités de Data Management et participer à l’ancrage des standards de gouvernance homogènes et mesurables en matière de gestion de patrimoine, de sécurité, de qualité.

Acteur de la communauté Data
- Ambassadeur Data : Vous représenterez l'entreprise lors d'événements de Data Science, tels que les hackathons IA, et participerez activement à la communauté en partageant les initiatives et succès de l'organisation. Vous animerez des plénières et comités pour présenter l'état de l'art en matière de data et restituer les travaux sur les usages avancés des données, tout en établissant des connexions et en échangeant des connaissances avec l'écosystème des entités du groupe.
- Veille innovation Data : effectuer une veille continue sur les techniques de machine learning et deep learning, ainsi que sur les cas d'utilisation innovants au sein de l'écosystème des entités du groupe et dans le secteur bancaire

Dans son activité, le collaborateur prend en compte les enjeux environnementaux et de transition en cohérence avec les orientations de la Caisse Régionale déclinée dans ses politiques (crédits, financière, externalisation, immobilière,...)
Profil
- Bonne compréhension des enjeux Data dans un environnement bancaire
- Expertise dans les langages de programmation Big Data : Python et SQL
- Expertise confirmée dans les modèles statistiques, d’économétrie et de machine Learning
- Mathématiques appliquées, construction d’algorithmes
- Connaissance de l’architecture des bases de données
- Capacités d’analyse, de synthèse et de communication
- Mobiliser des techniques d’animation/coaching
- Autonom