Tech Lead Data / IA - Banque

Vous êtes Tech Lead Data / IA et vous rejoignez une Squad Data Science, MLOps et IA avancée au sein d'un grand compte du secteur financier (banque / assurance). Votre mission : cadrer, concevoir et garantir la livraison de solutions innovantes à forte valeur métier, tout en encadrant une équipe technique experte.

Modalités de la mission

• Localisation : Paris 12

• Démarrage : ASAP

• Durée : 6 mois renouvelables jusqu'à 3 ans

• Mode : hybride, 3 jours de présentiel par semaine

Contexte

Vous intervenez au sein d'une Squad technique dont l'objectif est de concevoir, déployer et mettre en place des outils innovants en Data Science, MLOps et Intelligence Artificielle avancée. La Squad fournit également les socles applicatifs nécessaires, afin de permettre aux utilisateurs finaux de développer et exploiter des cas d'usage métiers Data avancée et IA.

Les chantiers prioritaires :

• Modernisation de l'offre Data Science et MLOps actuelle (plateforme Big Data, outils MLOps open source)

• Cadrage et construction d'une plateforme Studio IA cible

• Évolution du portail Web de service Data et IA : intégration de nouvelles offres et fonctionnalités

Vous êtes référent sur la déclinaison du cadre d'Architecture d'Entreprise (processus, normes, patterns) et sur la conformité des solutions à la stratégie SI.

Ce que vous allez faire

• Apporter votre expertise et votre feedback terrain pour cadrer et mettre en place la plateforme Studio IA

• Participer à la construction de la roadmap des offres MLOps, Data Science et IA, ainsi qu'à l'évolution des produits de la Squad

• Être garant des solutions, de la conception technique, de la qualité fonctionnelle des développements et des livraisons

• Être référent de l'équipe pour le design d'application en adressant toutes les thématiques requises (technologique, architecturale, applicative, fonctionnelle, urbanisme, performance)

• Participer à la construction et au maintien de solutions IT évolutives, modulaires, innovantes et cohérentes avec leur écosystème

• Décliner le cadre d'Architecture d'Entreprise (processus, normes, patterns) et contribuer à son évolution

• Faciliter la prise de décision collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques), avec un juste équilibre entre cible d'entreprise et réponse pragmatique au besoin

• Décrire des solutions conformes à la cible d'entreprise et implémentables en mode incrémental dans les sprints

• Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aider à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles

• Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps, IA et LLMOps

• Suivre et faciliter la visibilité de la conformité des solutions par rapport à la stratégie d'entreprise

• Garantir la documentation produit (pertinence, fiabilité, cohérence avec les cadres de référence)

• Accompagner, superviser et encadrer une équipe technique (orientation, objectifs, montée en compétence)

• Prendre part au développement de la vision produit et valider la faisabilité technique en phase de conception

• Expérience solide en tant que Tech Lead sur des projets Data, IA et MLOps à grande échelle

• Très bonnes compétences en communication, management et gestion de projet

• Capacité à dialoguer avec des parties prenantes variées (Product Owner, Pôle Utilisateur, Architectes, équipes de développement)

• Forte orientation produit et delivery

• Maîtrise confirmée de la solution Dataiku

• Anglais professionnel apprécié

Compétences attendues

• Architecture d'Entreprise (processus, normes, patterns, urbanisme)

• Conception et design d'application (technologique, architecturale, fonctionnelle, urbanisme, performance)

• Management et encadrement d'équipe technique

• Construction de roadmap produit et priorisation

• Modernisation de plateforme Data et MLOps

• IA générative et LLMOps

• Qualité logicielle, conformité et sécurité

• Cadrage et estimation de complexité / valeur

• Une experience précédente en secteur bancaire est appréciée

Compétences techniques

• Dataiku (maîtrise confirmée)

• Cloud Data Science : AWS, GCP

• Big Data : Hadoop, S3

• Streaming : Kafka

• Search : ElasticSearch, Logstash, Kibana

• DevOps : GitLab, Jenkins, Artifactory

• Frameworks ML : TensorFlow, PyTorch, MLflow, Kubeflow, Airflow

• Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, Hugging Face

• APIs IA générative : OpenAI, Anthropic, etc.

• Bases de données vectorielles

• Conteneurisation et orchestration : Kubernetes, Docker

• Langages : Bash, Python, Scala, SQL

• Infrastructure : système, réseaux, sécurité, stockage, supervision