Le ou la gestionnaire, Science des données et apprentissage automatique est une personne leader de terrain, responsable de guider une équipe de haut niveau en science des données pour livrer des solutions performantes et prêtes pour la production à l'échelle de l'organisation. Ce rôle consiste à piloter la livraison de modèles de science des données et d'apprentissage automatique (SD/AA), de l'expérimentation à la production, à prendre en charge la planification de la feuille de route pour l'habilitation en science des données tout en contribuant aux feuilles de route de la direction des données, et à renforcer les capacités de l'équipe nécessaires pour faire évoluer la pratique.
Gestion de la science des données et habilitation
Diriger, superviser et prendre en charge, au besoin, le cycle de vie complet des modèles de SD/AA, de l'expérimentation au déploiement en production.
Assurer la gestion quotidienne de l'équipe en veillant à la priorité des travaux, à l'élimination des obstacles et au respect constant des normes de livraison.
Définir, documenter et promouvoir les meilleures pratiques en science des données : couvrir les normes de modélisation, la qualité du code, les cadres d'expérimentation et la documentation.
Agir en tant que référence en la matière et ressource interne pour les autres équipes de science des données : conseiller sur la méthodologie, réviser les approches et aider les équipes à résoudre des problèmes complexes ou ambigus.
Collaborer avec les responsables de la science des données d'autres secteurs de l'entreprise afin de s'aligner sur les normes, de partager les apprentissages et de créer une communauté de pratique cohérente en science des données. De plus, faire émerger des occasions de collaboration, signaler les chevauchements de travaux et faciliter le transfert de connaissances au sein de l'organisation.
Collaborer avec l'équipe MLOps pour le déploiement en production et la maintenance continue de leurs modèles.
Direction d'équipe et développement du personnel
Établir des attentes claires et des objectifs de rendement individuel pour l'ensemble du personnel sous sa responsabilité directe.
Tenir des rencontres individuelles régulières, fournir des rétroactions opportunes et constructives, et diriger les séances d'étalonnage du rendement.
Repérer les opportunités de croissance, parrainer des mandats de développement et élaborer des plans de développement individualisés.
Favoriser une culture d'équipe collaborative où l'expérimentation et l'apprentissage par l'erreur sont encouragés. Cela comprend de nouvelles fonctionnalités d'IA/AA ou d'autres approches expérimentales.
Gestion des parties prenantes et communication
Participer aux séances de planification de projets et de remue-méninges techniques avec les parties prenantes et d'autres responsables de la direction des données, à titre d'expert ou d'experte, pour aider à concevoir et à traduire des enjeux d'affaires en briefs techniques, ainsi qu'à communiquer les résultats en termes non techniques.
Gérer les attentes de manière proactive, faire émerger les risques tôt et exercer une influence auprès des équipes transfonctionnelles.
Représenter le travail de l'équipe lors des forums de direction, des comités de pilotage et des revues d'affaires trimestrielles.
Et un petit plus...
Contribuer, au sein de l'équipe élargie, à l'atteinte des objectifs organisationnels, même si cela implique d'accomplir des tâches qui ne relèvent pas strictement de la portée de son rôle.
Expérience requise
La personne idéale a personnellement déployé des modèles en production à grande échelle, a géré des équipes tout au long du cycle de vie complet de la SD, possède un fort instinct de priorisation, s'épanouit dans des environnements ambigus et sait naviguer parmi un grand volume d'idées de projets concurrentes pour concentrer l'équipe sur le travail à plus haute valeur ajoutée.
3 ans ou plus d'expérience pratique en science des données, avec une expérience personnelle directe du déploiement de modèles en production (pas seulement de l'expérimentation ou du prototypage).
Expérience démontrée des pratiques d'ingénierie ML comprenant la mise en service de modèles, la surveillance, la détection de dérive, les pipelines de réentraînement et/ou les magasins de caractéristiques (feature stores). Il n'est pas nécessaire de posséder un titre d'ingénierie, mais d'être en mesure d'assurer la gestion de ces personnes de manière crédible.
Familiarité avec les outils MLOps modernes (p. ex. MLflow, Vertex AI, Databricks).
4 ans ou plus d'expérience dans la gestion directe d'une équipe de scientifiques des données, y compris le recrutement, la gestion du rendement et le développement de carrière.
Maîtrise de Python; aisance à lire et à réviser du code, des modèles et la logique de pipelines.
Solide compréhension de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, de l'évaluation des modèles et des modes de défaillance courants en production.
Aisance avec le MLOps pour collaborer avec le personnel senior en ingénierie ML afin de définir les normes, de réviser les décisions relatives à l'infrastructure et de lever les obstacles techniques.
Aisance avec les plateformes d'apprentissage automatique basées sur le nuage (AWS, GCP ou Azure) et les environnements d'entrepôts de données.
Pensée stratégique : capacité à prendre du recul pour prioriser en fonction de l'impact, puis à se concentrer sur les détails pour aider à débloquer les situations.
Excellente communication : capacité à traduire des travaux techniques complexes pour la direction sans vulgarisation excessive.
Pensée structurée : capacité à évaluer rapidement une nouvelle idée de projet selon la valeur, la faisabilité, le risque et l'alignement stratégique.
Capacité à identifier de manière proactive les dépendances, les risques et les obstacles avant qu'ils ne nécessitent une escalade.
Fort instinct de priorisation, capacité à s'épanouir dans des environnements ambigus et à naviguer parmi un grand volume d'idées de projets concurrentes pour concentrer l'équipe sur le travail à plus haute valeur ajoutée.
Ose le changement :
Tu pourras profiter:
d’un environnement de travail flexible qui te permettra de donner le meilleur de toi-même
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de la possibilité d’avoir un impact au sein d’une équipe assez grande pour évoluer professionnellement, mais assez agile pour que ta voix soit entendue
d’opportunités qui façonneront ta carrière
Sans oublier des avantages conçus pour favoriser ton bonheur, ta santé et ton épanouissement:
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