Lead Data Scientist — AI Industrialization & Strategy

Groupe Talents Handicap; Nanterre; Sur place; EUR 90 000 - 140 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Smartworking

Career development & certifications

Great Place To Work 2025

Résumé du poste

Wavestone recherche un Lead Data Scientist pour diriger des projets IA & Data de bout en bout et piloter des équipes pluridisciplinaires. Vous serez au cœur de l'industrialisation de l’IA dans les organisations clientes, en assurant qualité, livrables et adoption des meilleures pratiques.

Vous aurez la responsabilité de conduire des projets complexes, d'assurer le cadrage, le déploiement en production et le pilotage commercial. Maîtrise des frameworks ML et des plateformes cloud exigée.

Qualifications

• Expérience minimale de 6 ans en Data Science et en management d'équipe.
• Maîtrise de frameworks ML (TensorFlow, Scikit-Learn, Spark, PyTorch, Hugging Face).
• Maîtrise des pratiques de développement logiciel ( packaging, tests ).
• Connaissance des plateformes Data & AI (Databricks, Fabric, Vertex, Sagemaker, Snowflake).
• Connaissance des enjeux du MLOps et du cycle de vente de projets complexes.

Responsabilités

• Gérer des projets data science et IA, de cadrage à production.
• Conduire la transition IA vers des solutions Agentiques.
• Encadrer et faire monter en compétence les équipes internes et externes.
• Contribuer au développement commercial et répondre à des appels d'offres.

Connaissances

Management d'équipe

Anglais courant

Français courant

IA/ML leadership

MLOps

Développement commercial

Outils

Databricks

Microsoft Fabric

GCP Vertex

AWS Sagemaker

Snowflake

Description du poste

Wavestone recherche un Lead Data Scientist pour diriger des projets IA & Data de bout en bout et piloter des équipes pluridisciplinaires. Vous serez au cœur de l'industrialisation de l’IA dans les organisations clientes, en assurant qualité, livrables et adoption des meilleures pratiques.

Vous aurez la responsabilité de conduire des projets complexes, d'assurer le cadrage, le déploiement en production et le pilotage commercial. Maîtrise des frameworks ML et des plateformes cloud exigée.