Chief Data Scientist

Gérer le recrutement d’un(e) Chief Data Scientist, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.
(Rattaché au Chief Data Officer)

Le/la Chief Data Scientist est le responsable scientifique et technique du développement des algorithmes de data science, machine learning et IA qui permettent d’analyser les données et d’en extraire des insights actionnables. Son rôle principal est de concevoir, optimiser et superviser la mise en œuvre d’algorithmes avancés pour résoudre des problèmes métiers complexes, automatiser des processus et créer de la valeur à partir des données. Il pilote des équipes de data scientists, ML engineers et experts en IA générative, tout en opérant en étroite collaboration agile (matricielle) avec les équipes produit qui ont l’autorité sur les backlogs des membres de son équipe.

Missions et responsabilités

1. Développer et optimiser des algorithmes de data science et d’IA

Concevoir des algorithmes avancés (machine learning, deep learning, NLP, IA générative) pour analyser les données et résoudre des problèmes métiers.
Optimiser les modèles existants pour améliorer leur précision, performance et scalabilité.
Superviser le développement technique des algorithmes en garantissant leur robustesse et reproductibilité.
Évaluer et sélectionner les meilleures approches algorithmiques selon les cas d’usage.

2. Industrialiser les algorithmes en produits exploitables

Collaborer avec les équipes Data Engineering pour intégrer les algorithmes dans des pipelines de production (MLOps).
Garantir la qualité et la performance des modèles en production.
Automatiser le déploiement et le monitoring des algorithmes.
Documenter les algorithmes et leurs cas d’usage.

3. Collaborer en mode agile/matriciel avec les équipes produit

Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners et équipes produit ayant autorité sur les backlogs.
Fournir une expertise algorithmique pour affiner les exigences des produits data science.
Participer aux cérémonies agiles pour aligner les développements algorithmiques.
S’assurer que les contraintes techniques sont prises en compte dans la planification.

4. Piloter et faire grandir les équipes techniques

Recruter et former des data scientists, ML engineers et experts en IA générative.
Structurer les équipes par domaine d’expertise (NLP, computer vision, etc.).
Mentorer les membres de l’équipe sur les bonnes pratiques.
Promouvoir une culture d’innovation et d’excellence technique.

5. Garantir l’éthique et la conformité des algorithmes

Définir des standards éthiques pour l’utilisation des algorithmes.
S’assurer du respect des réglementations (RGPD, lois sur l’IA).
Évaluer et mitiger les risques de biais et de sécurité.
Documenter les processus pour garantir traçabilité et conformité.

6. Innover et anticiper les évolutions technologiques

Veiller aux avancées en IA et data science (GenAI, LLMs, etc.).
Piloter des développements pilotes pour tester de nouvelles approches.
Collaborer avec des partenaires externes pour accélérer l’innovation.
Représenter l’entreprise lors d’événements techniques.

Exemples de réalisations concrètes

Développé un algorithme de prédiction de la demande réduisant les stocks excédentaires de 30 %.
Conçu un modèle de recommandation personnalisée augmentant les ventes de 20 %.
Optimisé un algorithme de traitement de documents réduisant les erreurs de 95 %.
Créé un framework d’évaluation des biais améliorant l’équité de 40 %.
Développé un algorithme de génération de contenu réduisant les temps de production de 40 %.

Compétences et qualités requises

Expertise technique approfondie en algorithmes ML/IA et outils associés.
Approche scientifique rigoureuse pour la conception et validation d’algorithmes.
Capacité à collaborer en mode agile/matriciel avec les équipes produit.
Sensibilité aux enjeux éthiques et réglementaires.
Curiosité pour les innovations technologiques.