POSTE : Data Technical Leader H/F DESCRIPTION : Engagés dans l'innovation au service des mobilités durables, Emotors conçoit et fabrique des moteurs électriques pour les constructeurs automobiles. Parce que la réussite de nos projets et l'excellence de nos moteurs, reposent sur les compétences des membres de notre équipe, nous recherchons sans cesse de nouveaux collaborateurs passionnés, experts dans leur domaine. Afin de renforcer notre équipe Data, nous recherchons un(e) Data Technical Leader. Contexte: L'équipe Data développe et pilote une plateforme Databricks sur Azure, couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte des données industrielles, transformation, analyses, modèles d'intelligence artificielle et tableaux de bord décisionnels, au service de tous les métiers de l'entreprise. Rattaché(e) au Responsable de l'entité Data, vous combinez une expertise opérationnelle en Data Analyse et Data Science, un rôle de Référent Technique Data Gouvernance et une mission de leadership technique transverse sur l'ensemble du périmètre Data. Vous contribuez à la production de modèles à valeur ajoutée, garantissez la qualité et la traçabilité des données et assurez la cohérence architecturale de la plateforme. Vos missions : Data Analyse & Data Science - Traiter et enrichir les données des couches Silver et Gold : normalisation sémantique, calculs métier et construction d'indicateurs. - Concevoir et maintenir des modèles dimensionnels selon l'approche Kimball : tables de faits, dimensions et gestion des historiques (SCD). - Développer des modèles prédictifs, explicatifs ou génératifs : machine learning, deep learning, séries temporelles et détection d'anomalies. - Réaliser des analyses exploratoires approfondies et restituer les résultats aux équipes techniques et métiers. - Concevoir et déployer des API, des traitements ETL, des applications et des tableaux de bord, notamment avec Power BI et Databricks AI/BI. - Évaluer, documenter et versionner les modèles avec MLflow, en suivant leur dérive, leur robustesse et leurs biais. - Contribuer à la définition du vocabulaire métier, des règles de gestion et des nomenclatures analytiques. Référent Technique Data Gouvernance - Définir les standards techniques de gouvernance : conventions de nommage, documentation, traçabilité et lineage des données. - Orienter et valider les choix techniques concernant le catalogue de données, les glossaires et la certification des sources. - Assurer la cohérence des règles de qualité des données et des alertes associées : complétude, cohérence et gestion des doublons. - Superviser la gestion des référentiels centraux (master data) et la certification des tables Silver et Gold. - Collaborer avec les référents fonctionnels pour aligner les solutions de gouvernance sur les objectifs métier et assurer une veille sur les outils du domaine. Leadership technique transverse - Définir et maintenir la vision architecturale globale de la plateforme Data : couches, flux, intégrations et sécurité. - Coordonner les référents techniques des différents domaines pour garantir la cohérence des choix et des réalisations. - Être le point d'escalade pour les problématiques techniques complexes impliquant plusieurs périmètres. - Piloter l'évolution de la stack technique : évaluation de nouvelles technologies, migrations, optimisations et identification d'opportunités d'innovation. - Définir et déployer les standards transversaux de sécurité, de CI/CD et d'observabilité. - Accompagner les Data Champions dans leur montée en compétence sur l'environnement Emotors, en contribuant au choix des profils et en apportant un appui technique avec les référents. Votre profil : Vous justifiez d'une expérience confirmée d'au moins 7 ans en Data Analytics et/ou Data Science, avec une exposition significative à des enjeux d'architecture ou de gouvernance des données. Vous vous appuyez sur les compétences suivantes : - Data Science et analyse : maîtrise de Python et SQL, ainsi que des bibliothèques scikit-learn, XGBoost, TensorFlow et/ou PyTorch. - Architecture Data : connaissance des approches Data Lakehouse, Data Mesh et des architectures Lambda/Kappa. - Databricks et Azure : expérience de Unity Catalog, MLflow et Model Serving, ainsi que des services Azure ADF, ADLS et DevOps. - Industrialisation et exploitation : aisance avec les pratiques CI/CD, les outils Git, GitHub Actions, Docker et Kubernetes, ainsi qu'avec les dispositifs de supervision, de journalisation et d'alerte. - Gouvernance et sécurité : compréhension des enjeux de qualité, de traçabilité des données et de gestion des accès. Au-delà de votre expertise, vous savez fédérer des profils techniques variés, faciliter les arbitrages entre domaines et expliquer des sujets complexes à des interlocuteurs métiers. Vous appréciez le partage de connaissances et l'accompagnement des équipes. Une connaissance du contexte industriel, notamment de la production, de la