Responsable Data Science & Engineering - Monaco

We+; Provence-Alpes-Côte d'Azur; Hybride; EUR 120 000 - 180 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Laptop fourni

Sacoche professionnelle

Docking station portable

Casque audio

Résumé du poste

We+ recherche un responsable Data Science & Engineering expérimenté à Monaco pour piloter l’exploitation d’une plateforme Data et accompagner la mise en œuvre de cas d’usage Data Science et IA, dans un programme de transformation numérique.

Vous conduirez la gouvernance des données, l’industrialisation IA, et l’accompagnement des métiers, avec une équipe d’une dizaine de Data Engineers, Data Scientists et ML Engineers, en mode hybride.

Qualifications

• Expérience en gestion de projets Data en environnement technique.
• Capacité à piloter une équipe Data/IA et à structurer une roadmap.
• Bonne maîtrise des méthodologies Agile.

Responsabilités

• Piloter la feuille de route Data, Data Science et IA.
• Coordonner l'équipe Data/IA.
• Assurer la cohérence entre gouvernance et industrialisation IA.
• Gérer les plans de charge et livrables.
• Suivre les projets et coûts de la plateforme.
• Veiller à la conformité RGPD et AI Act.

Connaissances

Gestion d'équipe Data

Pilotage Data & IA

Agile

Data Governance

Cloud & FinOps

Formation

Bac+5 ou équivalent

Description du poste

Localisation : Monaco

Démarrage : ASAP

Rythme : 5 jours par semaine

Télétravail : jusqu’à 2 jours par semaine

Matériel fourni : ordinateur portable, sacoche, docking station portable, casque audio

Nous recherchons un(e) Responsable Data Science & Engineering expérimenté(e) pour piloter l’exploitation d’une plateforme Data et accompagner la mise en œuvre de cas d’usage Data Science et IA.

La mission s’inscrit dans un programme de transformation numérique ambitieux, avec des enjeux forts autour de la gouvernance des données, de l’industrialisation IA, de la performance opérationnelle, de la conformité et de l’accompagnement des métiers.

Contexte de la mission

Le consultant aura pour mission d’orchestrer et de superviser l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée.

Il assurera la cohérence stratégique et technique entre la gouvernance des données, le déploiement de cas d’usage Data Science et l’intégration de projets d’Intelligence Artificielle, notamment autour de l’IA générative et prédictive.

Il coordonnera une équipe d’une dizaine de collaborateurs composée de Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers et Ingénieurs IA.

Missions principales

• Piloter la feuille de route Data, Data Science et IA
• Recueillir les besoins des directions métiers
• Qualifer la faisabilité des cas d’usage
• Prioriser les projets et suivre les indicateurs de performance
• Encadrer, accompagner et faire monter en compétences une équipe Data / IA
• Gérer les plans de charge et suivre l’avancement des travaux
• Définir et faire appliquer les politiques de gouvernance des données
• Garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des données
• Superviser les projets de Data Science et d’IA
• Cadrer les phases de conception, d’expérimentation, de PoC et d’industrialisation
• Suivre la mise en production des modèles et solutions IA
• Participer au suivi de l’exploitation de la plateforme Data
• Optimiser les coûts de la plateforme en lien avec les enjeux FinOps
• Proposer des évolutions techniques et l’intégration de nouveaux composants
• Garantir la conformité des usages Data et IA : RGPD, AI Act
• Promouvoir la culture Data auprès des métiers
• Accompagner le change management autour des outils d’aide à la décision
• Assurer une veille active sur les LLM, agents IA, RAG et frameworks IA

Compétences attendues

• animation d’équipes Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers et Ingénieurs IA, gestion des plans de charge, accompagnement des collaborateurs, suivi des livrables et pilotage de la performance.

Gouvernance des données :

• Data Governance, Master Data Management, catalogage de données, qualité des données, traçabilité, data lineage, sécurité et cycle de vie de la donnée.
• compréhension approfondie des cycles de vie ML / Deep Learning, préparation des données, expérimentation, évaluation des performances, industrialisation et mise en production.
• CI/CD appliqué au Machine Learning, versioning de modèles et de données, workflows d’intégration et de déploiement, supervision des modèles en production.

Architecture Data & IA :

• Data Lakes, Data Warehouses modernes, pipelines ETL / ELT, architectures containerisées, systèmes d’agents, RAG, fine-tuning de modèles de langage.
• culture des environnements cloud, suivi de l’exploitation, optimisation des coûts de calcul et de stockage, analyse de la consommation des ressources.

Conformité & IA responsable :

• RGPD, AI Act, sécurité des données, gouvernance des usages IA, éthique, biais algorithmiques et contexte public / souverain.

Profil recherché

Nous recherchons un profil senior disposant d’une solide expérience dans la gestion de projets Data en environnement technique.

Le profil devra être capable de piloter une équipe Data / IA, de structurer une roadmap, d’accompagner les métiers et de garantir la cohérence entre stratégie Data, gouvernance, industrialisation IA et mise en production de cas d’usage à forte valeur ajoutée.

Expérience attendue

• Diplôme Bac+5 ou équivalent en ingénierie, informatique ou gestion de projet
• Minimum 10 ans d’expérience dans la gestion de projets Data en environnement technique
• Expérience confirmée en pilotage de projets Data, Data Science ou IA
• Expérience en management ou coordination d’équipes techniques
• Bonne maîtrise des méthodologies Agile
• Expérience en gouvernance des données
• Bonne compréhension des architectures Data et IA modernes
• Expérience en MLOps, cloud, FinOps ou industrialisation IA appréciée
• Posture de facilitateur
• Capacité à fédérer une équipe technique
• Capacité à désamorcer les conflits
• Vulgarisation de sujets techniques complexes
• Vision stratégique
• Rigueur
• Sens de l’éthique
• Responsabilité autour de la sécurité des données
• Capacité à dialoguer avec des métiers et des décideurs non techniques