Lead Data Science & Analytics - Retail - CDI - St Ouen H/F

Noémie Miclo; Saint-Ouen-sur-Seine; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

Noémie Miclo cherche un lead Data & IA pour piloter des projets data science end-to-end et bâtir une culture BI robuste. Vous gérez une petite équipe, cadrerez les cas d’usage avec les métiers et produirez des applications opérationnelles.

Vous définirez la stratégie BI, assurerez la gouvernance des indicateurs, et piloterez la migration d’outils de reporting tout en garantissant l’adoption et la fiabilité des données.

Qualifications

• Expérience confirmée en data science avec livrables opérationnels.
• Capacité à manager une petite équipe et à recruter si nécessaire.
• Compétences en définition de stratégie BI et gouvernance des indicateurs.

Responsibilities

• Prendre en charge des projets data science de bout en bout, cadrer avec les métiers et livrer une application métier.
• Concevoir et maintenir les modèles et indicateurs, organiser la gouvernance des données et des métriques.
• Définir la stratégie BI, piloter le remplacement d’un outil de reporting et assurer l’adoption par les métiers.

Skills

Data science

Management

SQL

BI/Reporting

Job description

Le besoinAu sein de la Data & IA Factory d'une marque de prêt-à-porter, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire (data science, BI, product builders) au service de l'ensemble des directions métiers. Vous êtes responsable de la data science et de l'analytics : modèles, applications métier, indicateurs et tableaux de bord. Votre priorité est de livrer des projets de Data Science de bout en bout, du cadrage jusqu'à l'application utilisée par les métiers, et d'en démontrer l'impact.Ce poste reste un poste très technique : vous continuez à développer et à coder auquotidien, tout en manageant une petite équipe. Les assistants IA de développementrendent cette double posture possible, et c'est précisément ce que nous recherchons- de la séniorité en data science qui reste hands-on.

Missions

1. Data science, de bout en bout - priorité du postePrendre en charge le portefeuille de projets data science au service de l'ensemble des directions métiers.Cadrer les cas d'usage avec les métiers, construire les modèles, les industrialiser eten mesurer l'impact.Piloter chaque projet de A à Z, jusqu'au delivery d'une application métier fonctionnelle : vous développez vous-même les applications qui portent les modèles, du prototype à la mise en production.
2. Modèles de données métier, indicateurs & gouvernance Construire et maintenir les modèles de données métier, tables agrégées et indicateurs utilisés par les tableaux de bord, les agents et les applications de la Factory.Organiser la gouvernance des indicateurs avec les métiers : responsables métieridentifiés, définitions validées et règles de calcul documentées et maintenues à jour.Prioriser les données et indicateurs servant les décisions les plus importantes etsuivre la fiabilité des chiffres utilisés par les métiers.Travailler avec Data Platform pour faire évoluer les données mises à dispositionlorsque les besoins des projets le nécessitent.
3. Stratégie BI & modernisation du reporting Définir la stratégie BI globale et sa roadmap avec les métiers et le Responsable Data& IA Factory ; piloter le remplacement progressif de l'outil de reporting existant, en assurant la continuité des usages et la validation des indicateurs avec les métiers.Analyser les usages, migrer les reportings utiles et retirer les reportings inutilisés ; choisir et déployer les solutions adaptées : tableaux de bord, analyses en libre-service et agents IA connectés aux données, selon leur fiabilité, leur coût et leur adoption.Maintenir la couche sémantique et les métadonnées permettant aux agents de traduire les demandes métier en requêtes SQL précises et cohérentes avec les indicateurs validés.Définir et suivre les standards d'observabilité, d'éthique et d'évaluation des agents IA en production.
4. Leadership technique & management Manager une data scientist : fixer les objectifs, prioriser la charge et accompagner sa progression.Analyser les besoins de l'équipe, piloter un recrutement adapté, puis manager la personne recrutée ; coordonner le travail du consultant BI externe.Assurer le leadership technique data science et analytics : choix techniques, standards de qualité, revues et diffusion des bonnes pratiques.Vos premiers moisSelon votre date d'arrivée et les priorités du moment, vos premiers objectifs porteront sur : évaluer les besoins de l'entreprise ;mettre en production un nouveau modèle de machine learning ;finaliser la construction de l'équipe ;construire une roadmap alignée sur les besoins de l'entreprise ;moderniser la BI pour permettre à l'entreprise d'analyser ses données en langage naturel - l'un de nos chantiers prioritaires.

Profil recherché

Profil recherchéCritères exigés au moins 5 ans d'expérience en data science ;une expérience significative dans le retail, qui compte autant pour nous que la data science ;avoir mené des projets de data science de bout en bout : cadrage avec les métiers, modèles de machine learning déployés en production, jusqu'à une application utilisée par les métiers ;une expérience concrète de la BI et de la modélisation analytique (indicateurs, tableaux de bord, fiabilité des données) ; l'usage régulier d'agents ou d'assistants IA de développement.Critères souhaités une expérience de management d'équipe, y compris le recrutement de profils data ;une expérience de pilotage de la BI : définition d'une stratégie BI, migration d'un outil de reporting ou gouvernance des indicateurs avec les métiers.