Project Lead IA

Mission Principale

Piloter, coordonner et assurer la réussite des projets d’Intelligence Artificielle au sein de l’entreprise, depuis la définition des besoins jusqu’au déploiement et à la mise en production. Le Project Lead IA joue un rôle central entre les équipes techniques, les métiers et les partenaires externes, afin d’assurer des solutions IA performantes, fiables et alignées avec la stratégie globale.

Responsabilités

Gestion & Pilotage de projets

• Définir les objectifs, le périmètre, la feuille de route et les livrables des projets IA.
• Élaborer les plannings, budgets et ressources nécessaires.
• Superviser l’avancement des travaux et garantir le respect des deadlines.
• Mettre en place des KPIs de performance et assurer le reporting auprès de la Direction.

Coordination des équipes

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering, IT et métiers.
• Animer les réunions de suivi, résoudre les obstacles et fluidifier la communication entre équipes.
• Assurer la cohérence des solutions IA avec les besoins opérationnels et business.

Conception & Suivi des solutions IA

• Comprendre et traduire les besoins métiers en solutions IA concrètes.
• Participer à la sélection des modèles, technologies et outils d’IA.
• Suivre les phases de développement, d’entraînement, de test et d’intégration des modèles.
• Garantir la qualité, la performance et l’éthique des solutions IA.

Innovation & Veille technologique

• Suivre les évolutions en IA (Machine Learning, NLP, Computer Vision, LLM, MLOps…).
• Proposer des améliorations, nouveaux use cases et opportunités d’automatisation.
• Participer à la transformation digitale et à la montée en compétence des équipes internes.

Profil recherché

Formation

• Bac+5 en informatique, data, IA, ingénierie ou équivalent.
• Une certification en gestion de projet (Agile, Scrum, PMP) est un atout.

Expérience

• 10 ans d’expérience dans la gestion de projets technologiques, dont au moins 3 ans dans l’IA ou la Data.
• Expérience en coordination d’équipes multidisciplinaires.
• Participation à des projets IA en production : classification, prédiction, NLP, Computer Vision, IA générative, etc.

Compétences techniques

• Connaissance des concepts IA : Machine Learning, Deep Learning, LLM, Data Engineering.
• Maîtrise des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils IA/Data (TensorFlow, PyTorch, MLflow…).
• Notions en architecture data et MLOps.
• Bonne compréhension des enjeux de qualité, sécurité, gouvernance et éthique des données.

Compétences comportementales

• Leadership, communication claire, sens de la pédagogie.
• Capacité d’analyse et de résolution de problèmes.
• Autonomie, rigueur et organisation.
• Orientation résultats et capacité à travailler en mode agile.