Nous recherchons pour l’un de nos clients qui est un acteur de l’assurance et des services technologiques aux entreprises, un Manager Datalab (H/F) pour un poste situé à Paris.

Missions:
1. Pilote référent(-e) et coordinateur(-trice) des projets et des équipes Data Science du groupe.
2. Propose et gère la road map des projets de data science en fonction des besoins internes, des investissements nécessaires et de la montée en puissance du Data Lab,
3. Définit et met en place l’architecture logicielle et technique
4. Gère les ressources humaines du Data Lab
5. Supervise et garantit la qualité des données et des programmes de data science

Le poste très complet comprend les activités suivantes :
1 – Pilotage :
• Pilote le Data Lab en assurant sa montée en capacité pour répondre aux enjeux stratégiques définis par la gouvernance du groupe,
• Applique la feuille de route définie conjointement avec la DG
• S’assure de la bonne appropriation des services du Data Lab par les métiers,
• Suit opérationnellement les projets de Data Science,
• Anticipe la montée en puissance du Data Lab en fonction des objectifs fixés par la direction du groupe
• Est responsable de l’identification/compréhension des besoins et des problématiques métier,
• Planifie et assure le reporting des activités, anime les comités interne,
• Suscite l’intérêt des collaborateurs externes au Data Lab en organisant des présentations,
• Pilote les POC et leur industrialisation,
• Assure la communication vis-à-vis des équipes référentes de chaque entité du groupe.

2 – Architecture / outils
• Définition du schéma d’architecture, cloud vs on premise.
• Benchmark des outils et plateformes de data science nécessaire aux projets du Data Lab,
• Sélection et implantation des outils au sein du groupe en relation avec la DSI,

3 – Ressources humaines
• Identification des compétences nécessaires, définition des parcours de formation,
• Intervient dans les processus de recrutements internes de Data Science et Data Engineering pour notamment évaluer techniquement les candidats,
• Encadre et fait grandir une équipe de Data Scientists et de Data ingénieurs,
• Organise et anime les formations de Data Science en interne,
• Responsable de la montée en compétence.

4 – Qualité des données et des programmes
• Supervise l’évaluation des données existantes au sein de l’entreprise et des données externes pouvant permettre de répondre aux besoins,
• Supervise la collecte de l’ensemble des données structurées ou non structurées pertinentes nécessaires à l’analyse
• Supervise et adapte le recodage, la préparation des données, la création de nouveaux indicateurs pertinents pour l’analyse
• Est responsable de l’analyse, la modélisation, et l’optimisation des modèles et algorithmes produits à l’aide des différents langages et outils de Data Science
• Supervise la mise en œuvre d’une méthodologie adaptée : méthode CRISP (ou équivalente) dans un cadre de bonnes pratiques ML Ops.
• Contrôle et évalue la qualité des modèles et le process ML Ops dans son ensemble
• Participe à l’interprétation des résultats, supervise la rédaction des documents de synthèse, des comptes rendus d’entretien, et de restitution les résultats.
• S’assure du respect de RGPD dans les projets de son périmètre.

Le poste est basé à Marseille ou à Paris.
– Si Paris, prévoir une semaine par mois à Marseille
– TTV = 2 à 3 jours par semaine

Intégration : prévoir 3 semaines à Marseille pour démarrer

Pré-requis :
• Diplôme : Niveau Bac+5 ou grande école en Statistiques, Machine Learning, Data Science, Data Mining, Intelligence Artificielle, 10 à 15 ans d’expérience professionnelle, avec une expérience réussie d’au moins 5 ans dans des contextes projets au sein d’une équipe de data scientistes :
• Expériences de management d’équipe et de direction de projets.

CONNAISSANCES
– Connaissance de la méthodologie et des techniques statistiques,
– Connaissances de plusieurs outils et/ou langages pour la Data Science et/ou le Data Engineering,
– Méthodes d’analyse liées à la connaissance client, segmentations,
– Détection des risques,
– Appétence au domaine financier et ou au marketing clients.

SAVOIR FAIRE
– Esprit de synthèse
– Capacité à déléguer
– Gestion d’équipes

SAVOIR-ETRE
– Leadership et capacité à fédérer
– Écoute et compréhension des besoins des clients internes
– Capacité à s’engager
– Capacités relationnelles et de communication

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