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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Lead Data & ai H/F - **Company:** Hymaïa - **Location:** Paris, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** A/B Testing, Artificial Intelligence, Airflow, Data Analysis, BigQuery, Software as a Service, Cloud Computing, Code Review, Data Infrastructure, Dimensional Modeling, Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Snowflake, Generative AI, Amazon Redshift - **Published:** July 4, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/80951472.html ## About the Role 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 ## 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 ## Related Videos - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [How Cisco embraced a DevOps culture within its network engineering team](https://www.wearedevelopers.com/videos/99-how-cisco-embraced-a-devops-culture-within-its-network-engineering-team) - [Enjoying SQL data pipelines with dbt](https://www.wearedevelopers.com/videos/823-enjoying-sql-data-pipelines-with-dbt) - [Data Governance in the Era of AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1622-data-governance-in-the-era-of-ai) - [Blueprints for Success: Steering a Global Data & AI Architecture](https://www.wearedevelopers.com/videos/1577-blueprints-for-success-steering-a-global-data-ai-architecture) ## Related Articles - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk) - [Got AI ideas but no money? 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