Lead Data Scientist

Gérer le recrutement d’un(e) Lead 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 Head of AI ou Chief Data Scientist)

Le/la Lead Data Scientist est un expert technique spécialisé dans le développement et l’optimisation d’algorithmes de data science, machine learning et IA pour analyser des données structurées et non structurées (textes, images, données tabulaires, séries temporelles, etc.). Son rôle principal est de concevoir, implémenter et industrialiser des solutions algorithmiques pour résoudre des problèmes métiers complexes, tout en collaborant en mode agile avec les équipes produit qui ont l’autorité sur les backlogs de son équipe. Il encadre une équipe de data scientists et ML engineers, et travaille en étroite collaboration avec les équipes data engineering et produit pour livrer des solutions robustes et scalables.

Missions et responsabilités

1. Développer et optimiser des algorithmes de data science

Concevoir des algorithmes de machine learning et IA (supervisé, non supervisé, deep learning) pour analyser différents types de données.
Développer des solutions spécifiques pour le traitement de données tabulaires, séries temporelles, textes et images.
Optimiser les performances des modèles (précision, temps de calcul, scalabilité).
Implémenter des méthodes d’évaluation rigoureuses pour valider la qualité des algorithmes.

2. Industrialiser les solutions algorithmiques

Collaborer avec les équipes Data Engineering pour intégrer les algorithmes dans des pipelines de production.
Développer des solutions MLOps pour le déploiement et le monitoring des modèles.
Automatiser les processus de validation et de test des algorithmes.
Documenter les solutions algorithmiques et leurs cas d’usage.

3. Collaborer en mode agile avec les équipes produit

Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners qui gèrent les backlogs de son équipe.
Traduire les besoins métiers en solutions algorithmiques.
Participer aux cérémonies agiles (sprint planning, reviews, retrospectives).
Aligner les développements algorithmiques avec les priorités produit.

4. Encadrer et faire grandir l’équipe technique

Mentorer les data scientists et ML engineers de l’équipe.
Promouvoir les bonnes pratiques en développement d’algorithmes.
Organiser des sessions de formation sur les nouvelles techniques de data science.
Évaluer les compétences techniques et proposer des plans de développement.

5. Garantir la qualité et l’éthique des solutions

Implémenter des méthodes de validation pour évaluer la qualité des modèles.
Identifier et mitiger les biais potentiels dans les algorithmes.
S’assurer du respect des réglementations (RGPD, éthique de l’IA).
Documenter les processus de développement pour garantir la traçabilité.

6. Innover et veiller aux avancées technologiques

Suivre les dernières avancées en data science et machine learning.
Évaluer de nouvelles approches algorithmiques (GenAI, nouveaux modèles, etc.).
Piloter des PoC (Proof of Concept) pour tester des solutions innovantes.
Participer à des conférences et événements pour rester à jour.

Exemples de réalisations concrètes

Développé un algorithme de prédiction utilisant des séries temporelles, améliorant la précision des prévisions de 25%.
Implémenté un modèle de classification pour l’analyse de données tabulaires, réduisant les erreurs de 30%.
Créé un système de recommandation basé sur des algorithmes de collaborative filtering, augmentant l’engagement utilisateur de 20%.
Optimisé un pipeline de traitement de données pour réduire les temps de calcul de 40%.
Développé un modèle de détection d’anomalies pour l’analyse de données en temps réel, améliorant la détection de 35%.

Compétences et qualités requises

Expertise technique en algorithmes de ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning).
Maîtrise des langages et frameworks (Python, R, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Expérience avec les pipelines MLOps et les outils de data engineering.
Capacité à collaborer en mode agile avec les équipes produit.
Sensibilité aux enjeux éthiques et à la qualité des modèles.
Curiosité pour les innovations technologiques en data science.