Description du poste : Grâce à son expertise technique et son leadership, il ou elle jouera un rôle essentiel dans la structuration de l'équipe Data & Innovation, en étroite collaboration avec les quatre autres pôles - Data Quality, Data Analytics, Data Science & Data Strategy - ainsi qu'avec la Digital Factory et la DSI. 1. Enjeux techniques et architecturaux - Piloter les choix d'architecture data et de traitements pour garantir robustesse, scalabilité et évolutivité. - Concevoir et optimiser des pipelines de données dans un environnement moderne (Talend, Snowflake, Power BI/Qlik, Python, RPA). - Assurer la mise en œuvre des meilleures pratiques pour le traitement, le stockage et la sécurisation des données. 2. Machine Learning Engineering - Préparer l'évolution de la stack technologique et des compétences de l'équipe pour accueillir les premiers cas d'usage IA dès mi-2025. - Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Science pour anticiper les besoins techniques des projets IA. - Équilibrer les enjeux techniques, humains et organisationnels pour garantir une transition fluide et efficace. 3. Management et organisation - Superviser l'équipe de Data Engineering externe (4 ETP) et renforcer les synergies avec l'équipe interne. - Développer les compétences des collaborateurs et accompagner leur montée en puissance. - Assurer une collaboration fluide avec les équipes Data Science, Data Analysis et les autres parties prenantes internes. - Mettre en place une méthodologie de travail rigoureuse pour garantir des livrables de qualité dans les délais impartis. 4. Collaboration et amélioration continue - Être le point de contact entre les équipes métiers, techniques et la DSI pour traduire les besoins en solutions opérationnelles. - Identifier et implémenter des opportunités d'amélioration continue dans l'écosystème Data. Description du profil : Compétences techniques : - Diplômé d'une grande école dans la gestion DATA - Expertise avancée en pipelines de données, ETL/ELT (Talend). - Maîtrise des environnements Cloud et Data Warehousing (Snowflake). - Expérience concrète en machine learning engineering, avec la capacité d'intégrer et d'industrialiser des cas d'usage IA. - Maîtrise des langages Python et SQL. Qualités humaines : - Leadership naturel et capacité à motiver une équipe. - Culture du résultat et capacité à gérer des projets dans des environnements exigeants. - Excellentes compétences relationnelles pour collaborer avec des profils variés. - Esprit entrepreneurial et goût du challenge. Vous souhaitez intégrer une équipe et un groupe qui a de grandes ambitions. Une organisation du travail hybride est proposée (télétravail + présentiel).