Job Description

Mission Principale

Piloter, coordonner et assurer la reussite des projets d'Intelligence Artificielle au sein de l'entreprise, depuis la definition des besoins jusqu'au deploiement et a la mise en production. Le Project Lead IA joue un role central entre les equipes techniques, les metiers et les partenaires externes, afin d'assurer des solutions IA performantes, fiables et alignees avec la strategie globale.

Responsabilites

Gestion & Pilotage de projets

Definir les objectifs, le perimetre, la feuille de route et les livrables des projets IA. Elaborer les plannings, budgets et ressources necessaires. Superviser l'avancement des travaux et garantir le respect des deadlines. Mettre en place des KPIs de performance et assurer le reporting aupres de la Direction.

Coordination des equipes

Travailler en etroite collaboration avec les equipes Data Science, Data Engineering, IT et metiers. Animer les reunions de suivi, resoudre les obstacles et fluidifier la communication entre equipes. Assurer la coherence des solutions IA avec les besoins operationnels et business.

Conception & Suivi des solutions IA

Comprendre et traduire les besoins metiers en solutions IA concretes. Participer a la selection des modeles, technologies et outils d'IA. Suivre les phases de developpement, d'entrainement, de test et d'integration des modeles. Garantir la qualite, la performance et l'ethique des solutions IA.

Innovation & Veille technologique

Suivre les evolutions en IA (Machine Learning, NLP, Computer Vision, LLM, MLOps...). Proposer des ameliorations, nouveaux use cases et opportunites d'automatisation. Participer a la transformation digitale et a la montee en competence des equipes internes.

Profil recherche

Formation

Bac+5 en informatique, data, IA, ingenierie ou equivalent. Une certification en gestion de projet (Agile, Scrum, PMP) est un atout.

Experience

10 ans d'experience dans la gestion de projets technologiques, dont au moins 3 ans dans l'IA ou la Data. Experience en coordination d'equipes multidisciplinaires. Participation a des projets IA en production : classification, prediction, NLP, Computer Vision, IA generative, etc.

Competences techniques

Connaissance des concepts IA : Machine Learning, Deep Learning, LLM, Data Engineering. Maitrise des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils IA/Data (TensorFlow, PyTorch, MLflow...). Notions en architecture data et MLOps. Bonne comprehension des enjeux de qualite, securite, gouvernance et ethique des donnees.

Competences comportementales

Leadership, communication claire, sens de la pedagogie. Capacite d'analyse et de resolution de problemes. Autonomie, rigueur et organisation. * Orientation resultats et capacite a travailler en mode agile.