Gestionnaire, Science des données et apprentissage automatique

Le ou la gestionnaire, Science des données et apprentissage automatique est une personne leader de terrain, responsable de guider une équipe de haut niveau en science des données pour livrer des solutions performantes et prêtes pour la production à l'échelle de l'organisation. Ce rôle consiste à piloter la livraison de modèles de science des données et d'apprentissage automatique (SD/AA), de l'expérimentation à la production, à prendre en charge la planification de la feuille de route pour l'habilitation en science des données tout en contribuant aux feuilles de route de la direction des données, et à renforcer les capacités de l'équipe nécessaires pour faire évoluer la pratique. GESTION DE LA SCIENCE DES DONNÉES ET HABILITATION - Diriger, superviser et prendre en charge, au besoin, le cycle de vie complet des modèles de SD/AA, de l'expérimentation au déploiement en production. - Assurer la gestion quotidienne de l'équipe en veillant à la priorité des travaux, à l'élimination des obstacles et au respect constant des normes de livraison. - Définir, documenter et promouvoir les meilleures pratiques en science des données : couvrir les normes de modélisation, la qualité du code, les cadres d'expérimentation et la documentation. - Agir en tant que référence en la matière et ressource interne pour les autres équipes de science des données : conseiller sur la méthodologie, réviser les approches et aider les équipes à résoudre des problèmes complexes ou ambigus. - Collaborer avec les responsables de la science des données d'autres secteurs de l'entreprise afin de s'aligner sur les normes, de partager les apprentissages et de créer une communauté de pratique cohérente en science des données. De plus, faire émerger des occasions de collaboration, signaler les chevauchements de travaux et faciliter le transfert de connaissances au sein de l'organisation. - Collaborer avec l'équipe MLOps pour le déploiement en production et la maintenance continue de leurs modèles. DIRECTION D'ÉQUIPE ET DÉVELOPPEMENT DU PERSONNEL - Établir des attentes claires et des objectifs de rendement individuel pour l'ensemble du personnel sous sa responsabilité directe. - Tenir des rencontres individuelles régulières, fournir des rétroactions opportunes et constructives, et diriger les séances d'étalonnage du rendement. - Repérer les opportunités de croissance, parrainer des mandats de développement et élaborer des plans de développement individualisés. - Favoriser une culture d'équipe collaborative où l'expérimentation et l'apprentissage par l'erreur sont encouragés. Cela comprend de nouvelles fonctionnalités d'IA/AA ou d'autres approches expérimentales. GESTION DES PARTIES PRENANTES ET COMMUNICATION - Participer aux séances de planification de projets et de remue-méninges techniques avec les parties prenantes et d'autres responsables de la direction des données, à titre d'expert ou d'experte, pour aider à concevoir et à traduire des enjeux d'affaires en briefs techniques, ainsi qu'à communiquer les résultats en termes non techniques. - Gérer les attentes de manière proactive, faire émerger les risques tôt et exercer une influence auprès des équipes transfonctionnelles. - Représenter le travail de l'équipe lors des forums de direction, des comités de pilotage et des revues d'affaires trimestrielles. ET UN PETIT PLUS... - Contribuer, au sein de l'équipe élargie, à l'atteinte des objectifs organisationnels, même si cela implique d'accomplir des tâches qui ne relèvent pas strictement de la portée de son rôle. EXPÉRIENCE REQUISE La personne idéale a personnellement déployé des modèles en production à grande échelle, a géré des équipes tout au long du cycle de vie complet de la SD, possède un fort instinct de priorisation, s'épanouit dans des environnements ambigus et sait naviguer parmi un grand volume d'idées de projets concurrentes pour concentrer l'équipe sur le travail à plus haute valeur ajoutée. - 3 ans ou plus d'expérience pratique en science des données, ave…