Lead Data Science & Analytics - Retail - CDI - St Ouen H/F Noémie Miclo

Le besoin

Au sein de la Data & IA Factory d'une marque de prêt-à-porter, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire (data science, BI, product builders) au service de l'ensemble des directions métiers. Vous êtes responsable de la data science et de l'analytics : modèles, applications métier, indicateurs et tableaux de bord. Votre priorité est de livrer des projets de Data Science de bout en bout, du cadrage jusqu'à l'application utilisée par les métiers, et d'en démontrer l'impact.

Ce poste reste un poste très technique : vous continuez à développer et à coder au

quotidien, tout en manageant une petite équipe. Les assistants IA de développement

rendent cette double posture possible, et c'est précisément ce que nous recherchons

- de la séniorité en data science qui reste hands-on.

Missions

1. Data science, de bout en bout - priorité du poste

• Prendre en charge le portefeuille de projets data science au service de l'ensemble des directions métiers.

• Cadrer les cas d'usage avec les métiers, construire les modèles, les industrialiser et

  en mesurer l'impact.

• Piloter chaque projet de A à Z, jusqu'au delivery d'une application métier fonctionnelle : vous développez vous-même les applications qui portent les modèles, du prototype à la mise en production.

2. Modèles de données métier, indicateurs & gouvernance

Construire et maintenir les modèles de données métier, tables agrégées et indicateurs utilisés par les tableaux de bord, les agents et les applications de la Factory.

• Organiser la gouvernance des indicateurs avec les métiers : responsables métier

• identifiés, définitions validées et règles de calcul documentées et maintenues à jour.

• Prioriser les données et indicateurs servant les décisions les plus importantes et

• suivre la fiabilité des chiffres utilisés par les métiers.

• Travailler avec Data Platform pour faire évoluer les données mises à disposition

• lorsque les besoins des projets le nécessitent.

3. Stratégie BI & modernisation du reporting

Définir la stratégie BI globale et sa roadmap avec les métiers et le Responsable Data

& IA Factory ;

• piloter le remplacement progressif de l'outil de reporting existant, en assurant la continuité des usages et la validation des indicateurs avec les métiers.

• Analyser les usages, migrer les reportings utiles et retirer les reportings inutilisés ; choisir et déployer les solutions adaptées : tableaux de bord, analyses en libre-service et agents IA connectés aux données, selon leur fiabilité, leur coût et leur adoption.

• Maintenir la couche sémantique et les métadonnées permettant aux agents de traduire les demandes métier en requêtes SQL précises et cohérentes avec les indicateurs validés.

• Définir et suivre les standards d'observabilité, d'éthique et d'évaluation des agents IA en production.

4. Leadership technique & management

Manager une data scientist : fixer les objectifs, prioriser la charge et accompagner sa progression.

• Analyser les besoins de l'équipe, piloter un recrutement adapté, puis manager la personne recrutée ; coordonner le travail du consultant BI externe.

• Assurer le leadership technique data science et analytics : choix techniques, standards de qualité, revues et diffusion des bonnes pratiques.Vos premiers mois

Selon votre date d'arrivée et les priorités du moment, vos premiers objectifs porteront sur :

évaluer les besoins de l'entreprise ;

• mettre en production un nouveau modèle de machine learning ;

• finaliser la construction de l'équipe ;

• construire une roadmap alignée sur les besoins de l'entreprise ;

• moderniser la BI pour permettre à l'entreprise d'analyser ses données en langage naturel - l'un de nos chantiers prioritaires.