Head of Cloud AI & Data Platform

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Cloud AI & Data Platform, 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 Digital Officer ou Chief Technology Officer)

Le/la Head of Cloud AI & Data Platform est responsable de la stratégie, de la conception et de la gestion d’une plateforme unifiée Cloud, AI et Data qui permet à l’entreprise d’exploiter pleinement ses actifs data et d’accélérer l’innovation grâce à l’intelligence artificielle. Son rôle est de définir une vision cohérente pour une plateforme scalable, sécurisée et performante, intégrant des capacités avancées d’analytics, de machine learning et d’automatisation. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes Data, IT, Data Science et métiers pour s’assurer que la plateforme répond aux besoins actuels et futurs de l’entreprise, tout en garantissant son alignement avec les objectifs stratégiques.

Missions et responsabilités

1. Définir la stratégie et la feuille de route de la plateforme

Élaborer une vision globale pour la plateforme, alignée sur les objectifs business et technologiques de l’entreprise.
Définir une feuille de route technologique (adoption de nouvelles technologies cloud, intégration de l’IA générative).
Évaluer et sélectionner les technologies (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) selon performance, coût et scalabilité.
Collaborer avec la direction pour prioriser les investissements et initiatives selon leur impact business.

2. Concevoir et architecturer la plateforme

Définir l’architecture globale intégrant stockage, traitement, analytics et IA.
Architecturer des solutions hybrides ou multi-cloud pour garantir flexibilité et résilience.
Intégrer des capacités IA/ML (MLOps, feature stores, modèles génératifs).
Garantir scalabilité et performance pour accompagner la croissance et l’innovation.

3. Superviser le déploiement et l’exploitation

Piloter la mise en œuvre avec les équipes IT et Data Engineering.
Automatiser les déploiements et la gestion (IaC, CI/CD, monitoring).
Garantir sécurité et conformité (chiffrement, accès, RGPD, ISO 27001).
Optimiser coûts et performances (right-sizing, auto-scaling, gestion des ressources).

4. Intégrer les capacités IA et Data Science

Collaborer avec les Data Scientists pour intégrer modèles IA/ML.
Développer des pipelines MLOps pour automatiser déploiement et monitoring des modèles.
Faciliter l’accès aux données et outils (notebooks, environnements de test, catalogues).
Promouvoir l’adoption de l’IA dans les processus métiers (automatisation, prédictions, recommandations).

5. Garantir gouvernance et qualité des données

Définir des standards de gouvernance (métadonnées, lignage, qualité).
Collaborer avec Data Governance pour conformité réglementaire.
Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité (validation, nettoyage, monitoring).
Documenter architectures et processus pour transparence et maintenabilité.

6. Fédérer les équipes et promouvoir l’innovation

Travailler avec les métiers pour traduire leurs besoins en solutions techniques.
Animer une communauté de pratique autour de la plateforme (ateliers, formations, bonnes pratiques).
Veiller aux innovations (IA générative, data fabric, lakehouse) et évaluer leur potentiel.
Mesurer l’impact de la plateforme (adoption, performance, ROI) et proposer des améliorations.

Exemples de réalisations concrètes

Conçu et déployé une plateforme Cloud AI & Data unifiée sur AWS, intégrant analytics, machine learning et automatisation, réduisant les coûts d’infrastructure de 25 % et améliorant la scalabilité.
Intégré des modèles d’IA générative (LLMs) permettant aux métiers de générer des insights automatisés et réduisant de 40 % les temps d’analyse.
Migré un data warehouse hérité vers Snowflake, améliorant les performances des requêtes de 50 % et l’intégration avec Tableau / Power BI.
Automatisé les pipelines MLOps, réduisant de 60 % le temps de mise en production des modèles de ML.
Développé un catalogue de données (Collibra) intégré à la plateforme, augmentant de 35 % l’adoption des données par les utilisateurs métiers.