Lead Data & ai H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Nous recherchons un·e Lead Data & AI pour scaler l'impact d'Hymaïa au sein de notre practice Data, AI & Analytics Engineering. Tu interviens sur des sujets de conseil, delivery et training auprès de scale-ups et de grands groupes. Profil très technique, assez high level pour proposer et challenger la stratégie data d'un client (plateforme, pipelines, stack, déploiement) et la rendre AI-ready. Tu restes les mains dans le code tout en tenant la ligne d'architecture.
Chez Hymaïa, le·la Lead Data & AI est la référence technique data en mission. Tu conçois des plateformes data prêtes à alimenter l'IA, tu arbitres les choix de stack, et tu montes le niveau des équipes autour de toi par l'exemple : revues de code, pair-programming, bonnes pratiques. Ton influence passe par la crédibilité technique, pas par un lien hiérarchique.
Concrètement : sur tes premiers mois, tu peux auditer et remettre d'aplomb l'architecture data d'un client, fiabiliser ses pipelines et son tracking, et poser les fondations d'une AI-Ready Data Platform qui tiendra après ton passage., Vision & architecture technique
- Proposer et challenger la stratégie data technique du client : plateforme, pipelines, stack, déploiement.
- Concevoir une AI-Ready Data Platform : données fiables, documentées et gouvernées, prêtes à alimenter analytics, ML et agents IA.
- Arbitrer les choix technologiques (Build vs Buy) et structurer les standards de développement.
- Piloter les enjeux FinOps liés aux coûts cloud.
Hands-on & delivery
- Rester actif sur les sujets techniques : SQL, Python, dbt, cloud warehouse, orchestration.
- Garantir la couverture et la qualité du tracking produit.
- Produire des analyses avancées (usages, rétention, cohortes, revenus) et exploiter les agents IA pour accélérer le cycle analytique (Agentic Analytics).
- Développer des modèles prédictifs (scoring, alertes, recommandations) et contribuer aux projets ML et IA générative.
Leadership technique & transmission
- Monter le niveau des Analytics et ML Engineers en mission : revues de code, pair-programming, mentorat par l'exemple.
- Aligner les équipes data et métier autour de choix techniques clairs et documentés.
- Diffuser les bonnes pratiques de Data & Software Engineering chez le client.
Contribution & rayonnement Hymaia
- Partager tes retours de mission et contribuer aux convictions data d'Hymaia (guildes, formations internes).
- Représenter Hymaia en externe : conférences (Forward Data Conference, AI Product Day), articles.
- Participer au cadrage d'avant-ventes sur les sujets Data & IA., * Analytics produit : tracking, qualité des données, modélisation dimensionnelle ; CDP (Rudderstack, Segment ou équivalent)
- Conception de plateformes data AI-ready : qualité, semantic layer, gouvernance, données prêtes pour l'IA et les agents
- Analyses statistiques, A/B testing, cohortes, modèles prédictifs ; notions de ML et d'IA générative en production
- Enjeux FinOps et optimisation des coûts cloud
- Capacité à porter et défendre des choix techniques auprès d'interlocuteurs variés (équipes data, tech, décideurs)
- Niveau d'anglais permettant d'animer des réunions internationales
Points bonus
- Giver Mindset : tu laisses les équipes client plus fortes qu'à ton arrivée
- Expérience de conception d'une plateforme data de zéro
- Pratique de l'Agentic Analytics : agents IA pour l'exploration, la documentation et la détection d'anomalies
- Sensibilité aux enjeux de gouvernance, RGPD et IA responsable
Requirements
Expérience6+ ans en Data Engineering, Analytics Engineering ou architecture data, avec une expérience confirmée en lead techniqueTu as déjà conçu et challengé une architecture et une stack data à l'échelleEnvironnement start-up / scale-up / SaaS avec fortes volumétriesExpérience en conseil ou environnement multi-clients appréciéeCompétences clésSQL avancé et Pythondbt (ou équivalent), un cloud warehouse moderne (Snowflake, BigQuery, Redshift), orchestration (Airflow)Analytics produit : tracking, qualité des données, modélisation dimensionnelle ; CDP (Rudderstack, Segment ou équivalent)Conception de plateformes data AI-ready : qualité, semantic layer, gouvernance, données prêtes pour l'IA et les agentsAnalyses statistiques, A/B testing, cohortes, modèles prédictifs ; notions de ML et d'IA générative en productionEnjeux FinOps et optimisation des coûts cloudCapacité à porter et défendre des choix techniques auprès d'interlocuteurs variés (équipes data, tech, décideurs)Niveau d'anglais permettant d'animer des réunions internationalesPoints bonusGiver Mindset : tu laisses les équipes client plus fortes qu'à ton arrivéeExpérience de conception d'une plateforme data de zéroPratique de l'Agentic Analytics : agents IA pour l'exploration, la documentation et la détection d'anomaliesSensibilité aux enjeux de gouvernance, RGPD et IA responsable, * 6+ ans en Data Engineering, Analytics Engineering ou architecture data, avec une expérience confirmée en lead technique
- Tu as déjà conçu et challengé une architecture et une stack data à l'échelle
- Environnement start-up / scale-up / SaaS avec fortes volumétries
- Expérience en conseil ou environnement multi-clients appréciée, * SQL avancé et Python
- dbt (ou équivalent), un cloud warehouse moderne (Snowflake, BigQuery, Redshift), orchestration (Airflow), Anglais Intelligence artificielle SQL Optimisation des coûts A/B Testing Python