Chef de Projet Data IA – Ivory Coast

Dans le cadre du développement de ses activités, notre client recherche un(e) Chef de Projet Data / IA Senior  (H/F) capable de piloter des projets stratégiques de bout en bout, depuis le cadrage des besoins jusqu’à la mise en production des solutions Data et IA.

En véritable chef d’orchestre, vous assurerez le pilotage de projets Data et Intelligence Artificielle en coordonnant les équipes métiers, Data Engineering, Data Science, BI et partenaires techniques.

Vous serez garant(e) de la qualité des livrables, du respect des délais, de la maîtrise des coûts et de la création de valeur métier grâce aux données et à l’IA.

Vous contribuerez également à la mise en œuvre de solutions innovantes intégrant le Machine Learning, le MLOps et les technologies d’IA générative (LLM).

Missions du poste :

Pilotage des projets Data:

• Piloter les projets Data de bout en bout : cadrage, conception, développement, déploiement et mise en production.
• Superviser les activités de collecte, intégration, modélisation et valorisation des données.
• Garantir le respect des délais, des budgets et des objectifs de qualité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de gestion de projet Data.
• Identifier, anticiper et gérer les risques liés aux projets et à la qualité des données.

Coordination des parties prenantes:

• Coordonner les équipes Data Engineering, Data Science, BI et les directions métiers.
• Assurer l’interface avec les clients, fournisseurs et partenaires techniques.
• Organiser et animer les comités projets.
• Produire les reportings d’avancement et les tableaux de bord de pilotage.
• Traduire les problématiques techniques en enjeux métiers afin de faciliter la prise de décision.

Pilotage des projets Intelligence Artificielle:

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets IA :

• Qualification des cas d’usage.
• Analyse de la faisabilité technique et métier.
• Pilotage des phases d’expérimentation.
• Déploiement des modèles de Machine Learning.
• Industrialisation via les pratiques MLOps.
• Suivi des performances des modèles.
• Réentraînement et amélioration continue.
• Gouvernance des modèles et conformité réglementaire.
• Veille technologique sur les solutions d’IA générative et les Large Language Models (LLM).

Gouvernance et amélioration continue:

• Définir et faire évoluer les bonnes pratiques Data.
• Contribuer à la gouvernance des données.
• Participer à l’amélioration des processus de qualité et de sécurité.
• Identifier des opportunités d’optimisation des plateformes Data.
• Accompagner la montée en maturité Data de l’organisation.

Environnement technique:

Gestion de projet:

• Jira
• MS Project
• OrangeScrum

Méthodes:

• Agile
• Scrum
• DataOps
• DevOps

Data:

• SQL
• Python
• R
• ETL / ELT
• Data Warehouse
• Data Lake

Business Intelligence:

• Power BI
• Tableau Software

Intelligence Artificielle:

• Machine Learning
• Scikit-learn
• TensorFlow
• PyTorch
• MLOps

Cloud:

• Microsoft Azure
• AWS
• Google Cloud Platform (GCP)

IA Générative:

• Large Language Models (LLM)
• IA Générative

Profil recherché:

Vous êtes diplômé(e) d’une formation supérieure (Bac+4/5) en informatique, Data Science, ingénierie, statistiques ou équivalent.

Vous justifiez d’au moins 5 années d’expérience dans la gestion de projets Data, Business Intelligence ou Systèmes d’Information.

Vous maîtrisez :

• le pilotage de projets complexes ;
• les architectures Data modernes ;
• les environnements Cloud ;
• les chaînes de traitement de la donnée (ETL, Data Warehouse, Data Lake) ;
• les outils BI ;
• les principes de gouvernance de la donnée ;
• les projets d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning.

Une expérience de projets industrialisés en MLOps constitue un véritable atout.

• sa curiosité pour les nouvelles technologies Data et IA.

Les valeurs ajoutées de votre candidature :

Seront particulièrement valorisés :

• Certification PMP, PRINCE2, Scrum Master ou SAFe.
• Expérience sur des plateformes Azure, AWS ou Google Cloud Platform.
• Réalisations concrètes de projets IA industrialisés.
• Maîtrise des pratiques MLOps.
• Sensibilité aux enjeux éthiques et réglementaires liés à l’Intelligence Artificielle.

Langues

• Français : courant (oral et écrit)
• Anglais : niveau professionnel indispensable