CTO – AI & Data Science

FormAI; Paris; Sur place; EUR 70 000 - 100 000; Plein temps

Résumé du poste

Une startup Edtech recherche un(e) CTO – Data Scientist à Paris. Vous serez responsable de la direction technique, avec un accent sur le développement du moteur d’IA et la structuration de la stack technique. Une forte expérience en data science et en architecture logicielle est requise. L'environnement startup demande vision stratégique et leadership. Le poste offre une opportunité d'innover dans le secteur de l'éducation.

Qualifications

• Expérience confirmée en data science, machine learning et architecture logicielle.
• Maîtrise des environnements Python et frameworks ML.

Responsabilités

• Développer et optimiser le moteur d’IA propriétaire.
• Structurer la stack technique incluant backend et data pipelines.
• Mettre en place des bonnes pratiques de développement.

Connaissances

Leadership technologique

Expertise en data science

Modélisation prédictive

Matching cognitif

NLP

Capacité à concevoir des modèles prédictifs

Vision stratégique

Formation

Diplôme en informatique ou data science

Outils

Python

TensorFlow

PyTorch

AWS

GCP

Description du poste

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) CTO – Data Scientist pour prendre en main la direction technique du projet. Ce poste combine leadership technologique, expertise en data science et capacité à structurer une architecture IA robuste et évolutive.

Le ou la CTO sera responsable :

• du développement et de l’optimisation du moteur d’IA propriétaire (modélisation prédictive, matching cognitif, NLP),
• de la structuration de la stack technique (backend, data pipelines, sécurité, APIs),
• de la mise en place des bonnes pratiques de développement et de déploiement,
• de la coordination avec le fondateur pour aligner la roadmap produit sur les besoins des utilisateurs (actifs, entreprises, institutions publiques),
• du recrutement et de l’encadrement des premiers profils tech / data.
• Expérience confirmée en data science, machine learning et architecture logicielle
• Maîtrise des environnements Python, frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), cloud computing (AWS, GCP) ainsi que de l'analyse des jeux de données publics
• Capacité à concevoir des modèles prédictifs et à les intégrer dans une logique produit
• Vision stratégique, sens de l’impact et capacité à prioriser dans un environnement startup
• Intérêt marqué pour les enjeux d’employabilité, de formation et d’innovation publique. Ce point est primordial.
• Expérience dans les secteurs EdTech appréciée

Et surtout prendre du plaisir à travailler en équipe afin de faire de notre ambition une réussite.

FormAI est une startup Edtech issue de deux années de modélisation prédictive de données, menées en partenariat avec la French Tech Paris-Saclay. Elle vise à transformer l’accès à la formation en un levier stratégique pour l’emploi et la compétitivité, en s’appuyant sur une technologie d’intelligence artificielle capable d’anticiper les besoins en compétences et de générer des parcours ultra-personnalisés.

Une technologie deeptech

FormAI développe un moteur d’IA propriétaire, protégé par un dépôt logiciel, capable de croiser en temps réel des données socio‑économiques, les tendances du marché de l’emploi et les profils cognitifs individuels. Cette approche unique permet de générer des parcours de formation ultra‑personnalisés, réduisant de 40% le risque de formation inadaptée et anticipant les besoins en compétences à cinq ans.

Un outil d’aide à la décision pour les actifs, les entreprises et les acteurs publics

FormAI permet aux actifs de mieux identifier les parcours de formation les plus adaptés à leur profil cognitif et aux évolutions du marché de l’emploi, maximisant ainsi leur employabilité et la pertinence de leurs choix. Les entreprises disposent d’un outil stratégique pour orienter leurs investissements en formation vers les compétences réellement nécessaires, en cohérence avec leur plan de développement. Enfin, les acteurs publics peuvent s’appuyer sur notre technologie pour optimiser l’allocation des budgets de formation, en ciblant les dispositifs les plus efficaces à l’ère de la rationalisation des dépenses publiques.