Intégré(e) à l’équipe Data IA, vous piloterez des projets d’intelligence artificielle et de data science à fort impact. En tant que leader technique et stratégique, vous serez responsable du développement de modèles avancés et de la collaboration avec les équipes métiers afin de transformer les données en décisions stratégiques. A cet effet, vous : · Développerez des modèles prédictifs et prescriptifs pour optimiser les opérations et les processus décisionnels. · Concevoir, développer et déployer des modèles avancés de computer vision (détection, classification, segmentation, reconnaissance d’objets, etc.) adaptés aux problématiques métier. · Collecterez et traiterez des données de diverses sources et natures, les transformerez en formats souhaités et les stockerez dans une base de données adaptée (Structurée, non structurée, graph, etc) pour en extraire des insights exploitables · Concevrez et mettrez en œuvre des outils de monitoring des approches de Machine Learning développées · Assurerez la scalabilité et la robustesse des modèles en production . · Collaborerez avec les data engineers pour garantir des pipelines de données performants. · Documenterez les méthodologies et les résultats pour assurer la pérennité et la reproductibilité des travaux. · Participerez à des évènements / webinaires sur la Data et l’IA au sein du groupe, avec possibilité d’animation de communautés · Travaillerez en étroite collaboration avec les équipes produit, IT et métiers pour répondre aux besoins business. · Expliquerez des concepts complexes en termes clairs aux parties prenantes non techniques . Responsabilités : Concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d'automatisation pour les tâches liées aux opérations de données sur Azure. Travailler avec Azure Machine Learning pour intégrer, analyser et modéliser des ensembles de données à grande échelle. Utiliser les outils qui renforcent les pratiques DevOps : Git et Azure DevOps pour le versionnage, le contrôle des sources et le déploiement. Participer à la création et à la maintenance des pipelines des modèles d’IA pour assurer une livraison continue et fiable des modèles en production. Mettre en place des pipelines de données et des solutions de MLOps ainsi que l’intégration des modèles dans des environnements de production Accompagner et former les data scientists juniors et diffuser les bonnes pratiques de data science au sein de l’entreprise L’environnement de développement sera le cloud Azure avec la plateforme interne CoDAI,