Data & AI Chapter Lead - Platform & MLOps

Hermès

Pantin

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EUR 110 000 - 150 000

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Résumé du poste

Hermès recherche un líder technique pour piloter les solutions Analytics & IA dans le cadre de sa DSI. Vous coordonnez les squads et développez les standards technologiques autour de Snowflake, Power BI et des pratiques DataOps/MLOps.

Votre rôle est d’impulser l’excellence et d’industrialiser les solutions IA à l’échelle du groupe. Vous justifiez d’au moins 8 ans d’expérience en Data/IA et avez démontré votre capacité à guider des projets complexes en environnement matriciel, tout en assurant

Qualifications

  • Au moins 8 ans d’expérience dans les environnements Data, Analytics ou IA.
  • Pilotage technique ou architecture Data/IA confirmé(e).
  • Expérience d’industrialisation de projets Data Science / IA.
  • Management de profils techniques et capacité à fédérer autour d’une vision commune.
  • Influencer dans une organisation matricielle et transverse.

Responsabilités

  • Manager une équipe d’experts et accompagner les squads Analytics & IA dans les meilleures pratiques.
  • Définir et appliquer les standards de développement autour de Snowflake, Power BI et des environnements IA.
  • Contribuer à l’industrialisation et à la fiabilisation du cycle de vie des modèles IA.
  • Piloter les indicateurs clés (vélocité, qualité, coûts cloud) et soutenir la transformation BI vers IA.

Connaissances

Leadership
Vision technique
Data/IA mastery
Cross-functional collaboration
Agile transformation

Outils

Snowflake
Power BI
CI/CD
DataOps
MLOps

Description du poste

Hermès recherche un líder technique pour piloter les solutions Analytics & IA dans le cadre de sa DSI. Vous coordonnez les squads et développez les standards technologiques autour de Snowflake, Power BI et des pratiques DataOps/MLOps.

Votre rôle est d’impulser l’excellence et d’industrialiser les solutions IA à l’échelle du groupe. Vous justifiez d’au moins 8 ans d’expérience en Data/IA et avez démontré votre capacité à guider des projets complexes en environnement matriciel, tout en assurant

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