CIO (Data-driven)

Gérer le recrutement d’un(e) CIO (Data & AI-driven), c’est d’abord parfaitement connaître son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/la CIO (Data & AI-driven) est le responsable stratégique chargé de moderniser l’infrastructure IT et de l’aligner sur les besoins de la transformation data et IA. Son mandat principal est de piloter la transition vers une architecture IT agile, cloud-native et data-centric, capable de supporter les initiatives de data science, d’IA et d’analytics à grande échelle.

Il supervise à la fois la modernisation des infrastructures IT (migration cloud, DevOps, sécurité) et la gestion de la plateforme data (IaaS/PaaS), en garantissant des systèmes scalables, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

Missions et Responsabilités

1. Définir et Piloter la Stratégie de Modernisation IT et Data

Élaborer une feuille de route pour la transformation IT (cloud, agilité, data-centric).
Aligner l’infrastructure IT sur les besoins des équipes data et IA.
Définir les standards techniques pour les plateformes data (IaaS/PaaS).
Collaborer avec la direction pour prioriser les investissements IT et data.

2. Moderniser l’Infrastructure IT pour le Cloud et la Data

Piloter la migration vers le cloud (AWS, Azure, GCP) et les architectures hybrides.
Implémenter des solutions DevOps et FinOps pour optimiser coûts et performance.
Moderniser les systèmes legacy pour les rendre compatibles avec les besoins data.
Garantir la sécurité et la conformité (RGPD, ISO 27001) des infrastructures.

3. Concevoir et Gérer la Plateforme Data (IaaS/PaaS)

Architecturer une plateforme data scalable (data lake, data warehouse, data mesh).
Sélectionner et déployer les technologies adaptées (Snowflake, Databricks, etc.).
Optimiser les coûts et performances de la plateforme data.
Assurer l’intégration fluide avec les outils d’analytics et d’IA.

4. Fédérer les Équipes IT et Data

Aligner les équipes IT, data engineering et data science sur une vision commune.
Définir les processus de collaboration entre les équipes techniques.
Promouvoir une culture data-driven au sein de l’organisation.
Gérer les compétences et formations nécessaires à la transformation.

5. Garantir la Sécurité et la Gouvernance des Données

Mettre en place des politiques de gouvernance data (qualité, lignage, métadonnées).
Assurer la sécurité des données (chiffrement, contrôle d’accès, audit).
Définir les règles de conformité (RGPD, souveraineté des données).
Superviser la gestion des risques liés aux données et à l’IA.

6. Piloter l’Innovation et les Partenariats Technologiques

Veiller aux dernières avancées (cloud, data, IA).
Évaluer et sélectionner les partenaires technologiques (cloud providers, éditeurs).
Piloter des PoC pour valider de nouvelles solutions.
Représenter l’entreprise dans les écosystèmes technologiques (conférences, consortiums).

Exemples de Réalisations Concrètes

Piloté la migration complète vers le cloud AWS, réduisant les coûts d’infrastructure de 30% tout en améliorant la scalabilité.
Conçu et déployé une plateforme data unifiée (Snowflake + Databricks), réduisant de 40% les temps d’accès aux données.
Modernisé les systèmes legacy pour les rendre compatibles avec les besoins d’IA, réduisant les temps de traitement de 50%.
Implémenté une gouvernance data complète (Collibra), améliorant la qualité des données de 35%.
Négocié des partenariats stratégiques avec les principaux cloud providers, réduisant les coûts de 20%.