Lead Tech Data / Intelligence Artificielle (h/f)

Créée en septembre 2001, Niji est une société de conseil, de design et de mise en œuvre technologique, entièrement dédiée à la transformation numérique des entreprises et des organismes publics.
Niji intervient auprès de ses clients, de l’idée à la réalité pour les accompagner dans la prise en compte du numérique à trois niveaux : leur stratégie, la définition de leur offre de produits et services et la mise en œuvre des modèles économiques associés ; leur développement commercial, la distribution de leur offre de produits et services et la relation à ses utilisateurs et l’évolution de leurs processus organisationnels et le cas échéant, de leurs outils industriels.

Vos Missions Principales

Cadrage & conception

Comprendre les enjeux métiers et les traduire en solutions data / IA concrètes

Concevoir des architectures data & IA robustes, scalables et sécurisées

Définir les choix techniques (stack, outils, frameworks)

Développement & industrialisation

Superviser la mise en place de pipelines de données performants

Concevoir et déployer des modèles de machine learning (prédictif, NLP, recommandation…)

Mettre en place les pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, gestion du drift)

Assurer le passage du POC à la production

Leadership technique

Être le référent technique sur les sujets Data & IA

Encadrer et accompagner des profils Data Engineer / Data Scientist

Diffuser les bonnes pratiques et standards de développement

Contribution business

Participer aux réponses à appels d’offres et aux propositions commerciales

Challenger les besoins clients et proposer des solutions à forte valeur ajoutée

Porter une vision Data & IA orientée impact métier

Profil recherché

Si Vous

Avez obtenu un diplôme en université, école d'ingénieur ou équivalent type bac +5

Avez une expérience significative en Data et en Intelligence Artificielle

Avez de solides compétences en architecture data et modélisation

Maîtrisez des environnements Big Data (Spark, Hadoop…) et cloud (GCP, AWS ou Azure)

Avez une expérience en développement de modèles ML (Python, librairies type Scikit-learn, TensorFlow, etc.)

Avez une bonne maîtrise des outils d’industrialisation (Docker, Kubernetes, CI/CD, MLOps)

Avez la capacité à prendre de la hauteur, à structurer et à encadrer techniquement