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Nous recherchons un Chef de Projet Data pour rejoindre notre équipe. Ce poste implique la gestion complète de projets data, depuis la phase de cadrage et de conception jusqu’au déploiement et à la mise en production des solutions de données. Le candidat garantit le respect des délais, des coûts et de la qualité des livrables tels que les pipelines, plateformes analytiques, tableaux de bord et modèles. Il assure également la coordination entre les parties prenantes métier, techniques et externes autour de la donnée, tout en pilotant les projets d’intelligence artificielle et de machine learning, de la qualification des cas d’usage jusqu’à leur industrialisation et suivi en production (MLOps), en conformité avec les exigences éthiques et de gouvernance des données.
Superviser l’exécution des projets data, en veillant au respect des délais, des budgets et de la qualité des livrables, notamment la collecte, l’intégration, la modélisation et la restitution des données. Mettre en œuvre les meilleures pratiques de gestion de projet adaptées à la data, incluant la méthodologie, la planification, le suivi, le reporting et la gestion des risques liés à la qualité des données. Piloter la relation avec les équipes Data Engineering, Data Science et Business Intelligence pour assurer la cohérence des architectures et des livrables entre les projets. Assurer une communication efficace avec toutes les parties prenantes, y compris les équipes métier, techniques, clients et fournisseurs de solutions data. Organiser et animer des réunions de suivi, préparer les documents nécessaires et gérer la rédaction des comptes rendus. Vulgariser les enjeux techniques liés à la donnée auprès d’interlocuteurs non techniques afin de faciliter la prise de décision. Participer à la définition et à l’implémentation de processus standardisés de gestion de projets data, intégrant gouvernance, qualité et sécurité des données. Identifier les opportunités d’amélioration des processus et proposer des initiatives visant à optimiser l’efficacité, la fiabilité et la performance des solutions déployées. Encadrer la qualification des cas d’usage en intelligence artificielle et machine learning : analyser les besoins, évaluer la faisabilité et la valeur métier, et analyser les données disponibles. Gérer le cycle de vie complet des modèles IA, de l’expérimentation à la validation, déploiement, suivi et ré-entraînement, en utilisant les pratiques MLOps. Coordonner les équipes Data Science et MLOps, et assurer l’intégration des modèles dans les systèmes et processus métier. Veiller à la conformité éthique et réglementaire des solutions IA, en assurant une gouvernance rigoureuse des modèles.
Rester informé des avancées technologiques en IA, notamment l’IA générative et les grands modèles de langage (LLMs), et évaluer leur pertinence pour l’organisation.
Nous recherchons un professionnel hautement qualifié possédant une solide expérience dans le domaine de la gestion de projets liés aux données, à la business intelligence (BI) et aux systèmes d'information, avec une expertise spécifique dans la conception et la mise en œuvre de plateformes de données avancées. Expérience et formation : Diplôme de niveau Bac+4 ou supérieur en informatique, data science, statistiques, ingénierie ou dans un domaine équivalent. Au moins 5 années d'expérience professionnelle en gestion de projets data, BI ou systèmes d'information, avec une expérience significative dans le déploiement de plateformes de données. Connaissances générales en architecture de données, infrastructures cloud, et plateformes de services numériques. Maîtrise du cycle de vie de la donnée : collecte, intégration (ETL/ELT), stockage (data warehouse, data lake), gestion de la qualité et restitution (BI/reporting). Compétence avérée dans l’intégration de solutions data et leur interfaçage avec des systèmes existants.
Expérience ou bonne compréhension des projets d’intelligence artificielle et de machine learning, incluant leur déploiement opérationnel (MLOps). Connaissance des enjeux éthiques et réglementaires liés à l’IA. Compétences techniques : Maîtrise des outils de gestion de projet tels que MS Project, Jira, OrangeScrum, etc. Bonne connaissance des environnements Agile et DevOps appliqués aux projets data (DataOps). Compétences en manipulation de données avec SQL, Python et/ou R. Connaissance approfondie des plateformes data : entrepôts de données, outils ETL/ELT, outils de visualisation comme Power BI, Tableau ou équivalent.
Compréhension solide des architectures data, des infrastructures informatiques, ainsi que des principes de gouvernance et de sécurité des données. Connaissance des frameworks et bibliothèques de machine learning (ex. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) et des principes du MLOps (versionnage, monitoring, industrialisation des modèles). Notions sur l’IA générative, les grands modèles de langage (LLM) et leurs cas d’usage en entreprise. Compétences comportementales : Excellentes capacités d’analyse, forte curiosité intellectuelle et vision globale. Esprit analytique, aptitude à résoudre des problématiques complexes. Méthodique, rigoureux et autonome dans la gestion des tâches quotidiennes. Sens organisationnel, capacité de planification et gestion des priorités.
Résistance au stress, gestion efficace de plusieurs responsabilités simultanément. Fort esprit d’initiative, autonomie dans le travail. Volonté d’apprentissage constant et capacité à s’adapter aux nouvelles technologies et méthodes liées à la donnée. Qualités relationnelles : Leadership, capacité à motiver une équipe et à fédérer les parties prenantes. Excellentes compétences en communication orale et écrite. Sociabilité, bon relationnel et écoute active. Esprit d’équipe, collaboration efficace avec divers interlocuteurs. Humilité, persévérance et orientation client affirmée. Atouts appréciés : Certifications en gestion de projet (PMP, PRINCE2) ou en méthodes agiles (Scrum, SAFe). Expérience sur une plateforme cloud (Azure, AWS ou GCP) et ses services data/IA. Expérience de mise en production de solutions d’IA à grande échelle. Langues : Français : courant (oral et écrit). Anglais : niveau professionnel (lecture, écriture et communication opérationnelle).
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