Lead Tech Data Ia (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.

Missions

En tant que Lead Tech Data/IA, vos principales missions seront les suivantes :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