Lead Data Scientist Transverse – IA / Machine Learning / GenAI - Freelance

Descriptif détaillé du besoin

Dans le cadre de la transformation Data & IA d'un grand groupe international, nous recherchons un Lead Data Scientist Transverse pour accompagner le développement, l'industrialisation et le passage à l'échelle de solutions Data Science et Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée.

Intégré(e) à une Data Factory, vous interviendrez en tant que référent technique Data Science & IA sur un périmètre transverse couvrant plusieurs directions métiers : Promotion, Industrie, Finance et Fonctions Support.

Votre rôle sera de faire le lien entre les enjeux business, les équipes Data et les technologies IA afin de transformer les besoins métiers en solutions concrètes, robustes et industrialisables.

Vos principales missions

1. Accompagnement technique d'un hackathon stratégique prévu début 2027

• Participer au cadrage technique des initiatives et cas d'usage Data & IA identifiés dans le cadre du hackathon.

• Accompagner les équipes dans l'évaluation de la faisabilité technique et la définition des approches méthodologiques.

• Apporter une expertise sur les technologies Machine Learning, IA générative, LLM, RAG et agents IA.

• Assurer le suivi technique des initiatives issues du hackathon et accompagner leur transformation en projets concrets.

• Contribuer à la priorisation des cas d'usage selon leur faisabilité, leur valeur métier et leur potentiel d'industrialisation.

2. Leadership technique et accompagnement des projets Data Science existants

• Assurer l'encadrement technique des projets Data Science et IA en cours.

• Conseiller et accompagner les Data Scientists sur les choix méthodologiques, algorithmiques et architecturaux.

• Garantir la qualité, la robustesse, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions développées.

• Contribuer à la définition et à l'amélioration des standards techniques et des bonnes pratiques Data Science.

• Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, MLOps et Architecture pour faciliter le déploiement des solutions en production.

• Identifier les opportunités d'amélioration et d'innovation sur les projets existants.

3. Expertise transverse et contribution à la stratégie IA

• Accompagner les différentes directions métiers dans l'identification et le cadrage de nouveaux cas d'usage.

• Apporter une expertise sur les approches avancées de Machine Learning et d'IA générative.

• Participer aux réflexions autour des architectures Data & IA et des enjeux de passage à l'échelle.

• Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et à la montée en compétence des équipes.

• Promouvoir une approche orientée résultats, impact métier et création de valeur.