Lead ai mlops & data engineer h/f

Description

Nous sommes un Product Studio, nous concevons et développons des produits tech et data à forte valeur business pour nos clients. Notre métier : la transformation par le produit.

WedR a été créé en 2017 par Stanwell Consulting, cabinet de conseil expert de la transformation.

Aujourd'hui, c'est un collectif de 35 talents sur 2 communautés :

Nos Product Shakers : avec des expertises comme le Design, le Product Management, la Product Strategy et l'agilisation

Nos Tech Shakers : qui couvrent le Cloud & DEVOPS, l'Architecture ouverte/API, la Data & l'IA.

Rejoindre WedR c'est :

Des formations et certifications pour vous accompagner dans le développement de votre expertise et de vos hard skills

Collaborer avec des start-ups et des acteurs innovants

Participer à des initiatives RSE : Green IT, diversité, actions solidaires

Avoir des perspectives d'évolutions et de vraies augmentations avec un variable individuel et un bonus collectif

Sans oublier : mutuelle en acier trempé, avantages avec HelloCSE, une animation riche (presque trop !)

Avantages
- RTT
- Plan d'épargne entreprise
- Remboursement des transports à 50%
- Téléphone de fonction
- Mutuelle

Mission

En tant que Senior Tech Shaker, vous serez responsable de diriger des projets complexes exploitant le potentiel des données et du machine learning pour stimuler l'innovation et l'efficacité chez nos clients. Vous guiderez le développement des solutions de bout en bout : qualification des besoins, conception des architectures, et garantie des déploiements en production réussis. Vous jouerez également un rôle clé dans le développement de notre pratique interne en Data & IA, en mentorant les membres de l'équipe et en façonnant nos convictions sur les tendances émergentes et les problématiques du secteur.

Nous recherchons des leaders en devenir capables d'exceller dans les domaines de l'ingénierie des données ou de l'IA/ machine learning, tout en assumant les responsabilités plus larges de conseil et de gestion des parties prenantes inhérentes à ce rôle.

Responsabilités principales

1. Leadership & delivery
- Piloter le cycle de vie complet des projets : de l'idéation et la définition à la conception, la mise en oeuvre et le déploiement en production des solutions de données et d'IA.
- Encadrer et gérer : superviser des ingénieurs débutants et intermédiaires en fournissant des conseils sur les meilleures pratiques techniques (standards de code, MLOPS, DEVOPS, etc.).
- Contrôle qualité : garantir un code de haute qualité, des tests complets et une gestion rigoureuse des versions.
- Communication avec les parties prenantes : présenter les progrès et résultats des projets aux leaders techniques et aux cadres de la direction générale de nos clients, en établissant un lien entre les équipes business et techniques.

2. Focalisation en ingénierie des données ou en ingénierie de l'IA. La polyvalence Data engineering - AI engineering est importante dans notre activité.

Lead AI Engineer / MLOPS
- Cycle de vie complet des modèles ML : gérer le développement des modèles, de l'exploration des données et le feature engineering par la Data Science, jusqu'au déploiement en production et au suivi.
- Frameworks ML : expertise des outils comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et MLflow pour le suivi des expériences.
- MLOPS et automatisation dont mise en production d'Agents : mettre en oeuvre des pipelines CI/CD pour l'IA en gérant la version des modèles, les tests automatisés et la surveillance des performances.
- Techniques avancées : se tenir à la pointe des innovations en IA pertinentes pour les services financiers (eg NLP pour KYC, détection d'anomalies pour la fraude, deep learning pour les prévisions).

Lead Data Engineer
- Architecture et modélisation des données : concevoir des architectures évolutives pour gérer des données financières complexes et volumineuses.
- ETL/ELT et pipelines : mettre en oeuvre et optimiser les flux d'ingestion, de traitement et de transformation des données (Spark, Airflow, services cloud, etc.).
- Cloud et big data : diriger les déploiements sur AWS/GCP/Azure en utilisant les écosystèmes Spark, Docker/Kubernetes et les pipelines CI/CD.
- Gouvernance et sécurité : appliquer les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données, notamment sur la confidentialité, la conformité et la sécurité.

3. Conseil
- Simplification et communication : traduire des concepts complexes de données et d'IA en insights exploitables pour les parties prenantes métier.
- Recommandations : rester à jour sur les technologies émergentes et former des opinions éclairées sur leur applicabilité.
- Développement commercial : contribuer aux propositions, développer les relations clients et identifier de nouvelles opportunités en Data & IA.
- Collaboration transverse : travailler en étroite collaboration avec les product owners, analystes métier et équipes techniques pour aligner les solutions sur les objectifs et contraintes des clients.

4. Approche produit et expertise métier en services financiers
- Approche produit : aider les clients à repenser leurs processus métiers en livrant des solutions de données et d'IA sous forme de produits tangibles avec des feuilles de route claires, des itérations régulières et des résultats mesurables.
- Solutions adaptées à l'industrie : s'appuyer sur une expérience dans les cas d'usage des services financiers avec le recul de la Data Science/ Data Analyse (analyse de risques, détection de fraude, reporting réglementaire, personnalisation client).

5. Développement interne
- Feuille de route Data & IA : contribuer à la définition de notre stratégie interne pour les services en Data & IA, y compris la sélection des outils et méthodologies.
- Recrutement et formation : participer aux processus d'embauche, mentorat des collègues juniors et promouvoir une culture d'apprentissage continu et d'innovation.
- Innovation et R&D : piloter la création d'outils internes, de POCs et de frameworks améliorant l'efficacité et la qualité des livraisons.

Profil

Votre profils & qualifications requises :
- Formation : Licence ou Master en informatique, ingénierie, mathématiques ou domaines connexes.
- Expérience professionnelle : 4-12 ans en ingénierie des données, architecture des données, ingénierie de l'apprentissage automatique ou rôles similaires (une expérience en conseil est un plus).
- Maîtrise technique : Nous valorisons la polyvalence néanmoins en fonction de votre parcours :
- Pour les data engineers : solides compétences en SQL/NoSQL, expertise big data/cloud sur à minima une plateforme (AWS ou GCP ou Azure), maîtrise d'un ou plusieurs langages de programmation (Python, Java, Scala).
- Pour les AI engineers : data science (algorithmes, statistiques, modélisation), expérience dans la création et le déploiement de modèles ML à grande échelle, maîtrise de Python et des frameworks ML, bases solides en MLOPS.
- Compétences en conseil : excellentes compétences en présentation, communication et gestion des parties prenantes ; capacité à influencer et conseiller des cadres dirigeants.
- Leadership : expérience avérée dans la gestion d'équipes techniques, la définition de standards et la réussite de projets complexes.

Vos atouts
- Expérience en NLP, deep learning ou analyses avancées spécifiques aux services financiers (fraude, modélisation des risques).
- Connaissance des normes de gouvernance, conformité et régulation dans la banque ou l'assurance.
- Contributions à des projets open-source ou publications scientifiques.
- Participation à des forums ou conférences de l'industrie, démontrant un leadership d'opinion.

Pourquoi nous rejoindre ?
- Travail impactant : diriger des projets de transformation à forte visibilité au sein d'institutions financières de premier plan.
- Technologies de pointe : rester à la pointe des innovations en IA et big data, avec la possibilité d'expérimenter les nouvelles technologies.
- Évolution de carrière : façonner une pratique de conseil en Data & IA en pleine croissance, avec de nombreuses opportunités de développement en leadership et mentorat.
- Culture collaborative : travailler aux côtés d'une équipe diversifiée d'experts engagés dans le partage des connaissances et l'amélioration continue.
- Package attractif : rémunération compétitive, primes basées sur la performance et solides ressources de formation et développement