Descriptif du poste:\n\nLe/La Lead Data Scientist est rattaché.e au Directeur Network Products and Services et participe à des projets stratégiques au sein de l'organisation réseau d'Iliad Free.\n\n Vous êtes responsable du pilotage Data de bout en bout pour Network Automation : vision, roadmap, priorisation, delivery et adoption, au service des métiers réseau.\n\nVous managez l'équipe Data (Data Scientists + Data Engineers), avec un focus fort sur :\n\n \n* la transformation des besoins métiers en data products / insights actionnables ;\n \n* l'industrialisation ;\n \n* La production des solutions d'intelligence artificielle (ML, recherche opérationnelle, digital twin, etc.) pour adresser les cas d'usage pertinents ;\n \n* une approche work backwards orientée impact réel (abonné / opérations).\n\n\nLes missions :\n\n \n* Vous managerez une équipe Data (DS + DE), en assurant son développement, sa productivité et son organisation ;\n \n* Vous recueillerez puis prioriserez les besoins métiers (ops/réseau) en reporting, dashboarding et analyses, et les intégrerez dans la roadmap de votre équipe ;\n \n* Vous structurerez la collecte de données réseau et son automatisation par ETL (sources multi-domaines, normalisation, historisation, data quality) ;\n \n* Vous identifierez puis mènerez des cas d'usage Data Science appliqués aux opérations réseau (ex. détection d'anomalies, corrélation, RCA assistée, forecasting, optimisation), en vous appuyant sur des techniques de machine learning, de recherche opérationnelle ou encore d'IA générative ;\n \n* Vous serez une référence (technique et méthodologique) sur vos sujets, capable d'animer l'équipe et de contribuer à la communauté data du groupe ;\n \n* Vous contribuerez à la définition de la stratégie et roadmap data, avec une approche orientée adoption et impact ;\n \n* Vous assurerez l'alignement des DE sur la roadmap Data réseau (management direct des Data Engineers), en coordination avec les référents/lead Data Engineering group sur les choix techniques et l'industrialisation.\n\n\nPrincipaux sujets :\n\n \n* Smart NOC, indicateurs opérationnels, corrélation, criticité/impact abonnés, master tickets, alerting ;\n \n* IA appliquée aux opérations : détection d'anomalies, RCA assistée, recommandations, forecasting et plateforme de supervision agentique ;\n \n* Industrialisation des pipelines data : fiabilité, monitoring, run, performance.\n\n\nProfil recherché:\n\nBac+5 ou ou équivalent dans le domaine de la data (école d'ingénieur, écoles spécialisées, formation universitaire avec une spécialisation sciences des données).\n\nHard-skills :\n\n \n* 8+ ans d'expérience en Data Science et pilotage de sujets data (vision/roadmap/exécution) ;\n \n* Expérience avérée en management (équipe pluridisciplinaire idéalement) ;\n \n* Excellente maîtrise des fondamentaux data : Python / SQL, data modelling, qualité, pipelines, industrialisation ;\n \n* Très bonne culture "production" : fiabilité, observabilité, documentation ;\n \n* Expert en machine learning et/ou RO et/ou IA générative ;\n \n* Capacité à cadrer des cas d'usage IA de bout en bout (hypothèses, métriques, MVP, validation, adoption) ;\n \n* I heard you speak English? This will be a real strength in an international group.\n\n\nSoft-skills :\n\n \n* Leadership pragmatique, orienté résultats, priorisation, arbitrage, exécution ;\n \n* Capacité à travailler en transverse et à embarquer les métiers (NOC/ops) : écoute, cadrage, communication simple ;\n \n* Capacité à rendre l'équipe plus forte : délégation, coaching, feedback, exemplarité ;\n \n* Curiosité, esprit d'initiative, capacité à avancer dans un contexte parfois flou et à construire un cadre progressivement.\n