Data & AI Engineering Chapter Lead

Hermès International S.A.; Pantin; On-site; EUR 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Hermès International S.A. recherche un Chapter Lead Analytics & IA pour piloter l’industrialisation des solutions Data & IA et accompagner les squads dans leur montée en compétence.

Vous combinez vision stratégique et excellence opérationnelle, en coordonnant plusieurs équipes produit autour d’un socle Data moderne. Vous serez responsable d’un déploiement à grande échelle des standards Snowflake, Power BI et pratiques DataOps/MLOps, tout en veillant à l’optimisation des coûts cloud et à la

Qualifications

• 8+ années d’expérience dans Data/Analytics/IA.
• Pilotage technique ou architecture Data/IA.
• Expérience en industrialisation Data Science/IA.
• Management de profils techniques et fédération autour d’une vision.
• Capacité à influencer dans une organisation matricielle.

Responsibilities

• Manager et faire grandir une équipe transverse d’experts (Lead Techs Data/BI, AI Ops / MLOps).
• Accompagner les squads Analytics & IA dans l’adoption des meilleures pratiques techniques.
• Réaliser des audits techniques et identifier les leviers d’amélioration en matière de qualité, performance et scalabilité.
• Concevoir et déployer standards, frameworks et outils facilitant le delivery des équipes.
• Développer une culture d’excellence technique par l’accompagnement, la formation et le support continu des squads.

Skills

Leadership

Communication

Strategic vision

Transformation enablement

Cross-functional collaboration

Tools

Snowflake

Power BI

CI/CD

Job description

Hermès International S.A. recherche un Chapter Lead Analytics & IA pour piloter l’industrialisation des solutions Data & IA et accompagner les squads dans leur montée en compétence.

Vous combinez vision stratégique et excellence opérationnelle, en coordonnant plusieurs équipes produit autour d’un socle Data moderne. Vous serez responsable d’un déploiement à grande échelle des standards Snowflake, Power BI et pratiques DataOps/MLOps, tout en veillant à l’optimisation des coûts cloud et à la