Lead Data Scientist

Résumé du poste Nous recherchons un Lead Data Scientist expérimenté pour piloter la stratégie d'Intelligence Artificielle et de Data Science à l'échelle de l'entreprise. Ce rôle de leadership est responsable de l'avancement des capacités en IA à travers l'IA générative, le Machine Learning, le MLOps et les applications d'IA pour les Data Centers au sein du secteur HVAC. En tant que leader senior de l'IA, vous superviserez le cycle de vie complet des initiatives d'IA, de l'idéation et l'expérimentation jusqu'au déploiement en production et l'adoption par l'entreprise. Vous dirigerez des équipes multidisciplinaires de Data Scientists, ML Engineers, spécialistes en GenAI et ingénieurs MLOps, tout en veillant à ce que les solutions d'IA produisent des résultats commerciaux mesurables, une excellence opérationnelle et un avantage concurrentiel. Responsabilités clés • Stratégie et leadership en IA • Définir et exécuter la stratégie à long terme de l'entreprise en matière d'IA et de Data Science. • Aligner les initiatives d'IA avec les objectifs commerciaux, les priorités de transformation numérique et les cibles financières. • Conseiller la direction exécutive sur les technologies d'IA émergentes et leurs applications commerciales. • Établir des cadres de gouvernance couvrant l'IA responsable, la confidentialité des données, la gestion des risques et la conformité réglementaire. • Gérer les partenariats stratégiques avec les fournisseurs d'IA, les fournisseurs de cloud et les partenaires technologiques. Plateformes d'IA Générative et d'IA Agentique • Diriger le développement et la mise à l'échelle des plateformes d'IA générative d'entreprise et des solutions d'agents intelligents. • Piloter l'adoption de copilotes d'IA et d'agents autonomes dans les processus métier internes et orientés client. • Définir des standards pour les LLMs, la Retrieval-Augmented Generation (RAG), les flux de travail multi-agents, le prompt engineering, les cadres d'évaluation et la gouvernance de l'IA. • Évaluer continuellement les technologies d'IA émergentes et identifier les opportunités d'innovation et de création de valeur commerciale. Opérations d'IA et MLOps • Superviser le cadre opérationnel pour les solutions d'IA et de machine learning à grande échelle. • Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le déploiement de modèles, la surveillance, le réentraînement, la gestion de la performance et la réponse aux incidents. • Assurer la fiabilité, la scalabilité, la sécurité et l'efficacité des coûts des services d'IA. • Standardiser les plateformes de machine learning, les registres de modèles, le suivi des expérimentations, la gestion des caractéristiques (features) et les processus de déploiement. Machine Learning et Analyse Avancée • Diriger le développement de modèles prédictifs, statistiques et de machine learning soutenant les fonctions commerciales clés. • Piloter des initiatives telles que la prévision de la demande, l'optimisation des prix, l'analyse client, la maintenance prédictive et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. • Assurer des pratiques de développement de modèles robustes, incluant la validation, l'explicabilité et la mesure de la performance. • Collaborer avec les parties prenantes métier pour identifier et prioriser les cas d'usage d'IA à fort impact. IA pour Data Center et Applications HVAC • Diriger les initiatives d'IA axées sur les opérations de data center et l'optimisation HVAC. • Développer des modèles soutenant la gestion thermique, l'optimisation du refroidissement, l'efficacité énergétique, la planification de la capacité et la maintenance prédictive. • Collaborer avec les équipes produit, ingénierie et terrain pour transformer les données IoT et de télémétrie en informations exploitables. • Piloter l'innovation dans des domaines tels que les jumeaux numériques, la détection d'anomalies, les algorithmes d'optimisation et les solutions opérationnelles intelligentes. • Leadership d'équipe et développement des talents • Construire, diriger et développer des équipes performantes de Data Scientists, d'ingénieurs IA et de spécialistes MLOps. • Créer une culture d'innovation, de collaboration, d'apprentissage continu et de responsabilité. • Mentorer les leaders techniques et soutenir le développement de carrière à travers l'organisation. • Définir les standards de performance, les parcours de carrière et les pratiques de partage de connaissances. Qualifications requises • Licence ou Master en informatique, Data Science, statistiques, ingénierie, mathématiques ou domaine connexe. • Un doctorat est considéré comme un avantage. • Minimum 12 ans d'expérience en Data Science, Intelligence Artificielle ou Machine Learning. • Au moins 5 ans d'expérience en leadership gérant plusieurs équipes ou fonctions techniques. • Expérience avérée dans la fourniture de solutions d'IA et de machine learning à l'échelle de l'entreprise. • Solide expérience avec les technologies modernes d'IA générative, y compris les Large Language Models (LLMs), les architectures RAG, les bases de données vectorielles et les frameworks d'agents. • Compréhension approfondie du MLOps, des plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP), du CI/CD, de la conteneurisation et des opérations d'IA évolutives. • Expertise approfondie en machine learning, prévision, optimisation, modélisation statistique et analyse avancée. • Expérience dans la gestion de budgets, de fournisseurs et de programmes transversaux. • Excellentes compétences en gestion des parties prenantes et en communication exécutive. Qualifications préférentielles • Expérience sectorielle dans le HVAC, les data centers, les systèmes énergétiques, l'automatisation du bâtiment ou l'IoT industriel. • Expérience de travail avec des données de capteurs et de télémétrie à grande échelle. • Connaissance des jumeaux numériques, de l'apprentissage par renforcement, de l'IA informée par la physique ou des modèles d'optimisation. • Familiarité avec les déploiements d'Ed