Lead Data & AI H/F
CDI
Data
Paris

À propos d'Hymaïa
Hymaia est l'accélérateur de la transformation Data & IA des entreprises. Experts tech, IA et Produit, nous aidons les individus, équipes et organisations à repenser leur quotidien et leurs produits à l’ère de l’IA.
Rejoindre Hymaïa, c’est faire partie d’une équipe pluridisciplinaire, passionnée, qui allie expertise technique de pointe, vision produit et approche organisationnelle pragmatique. C’est une équipe à taille humaine, qui ne se contente pas que de conseiller : nous développons, nous montrons par l'exemple et nous formons.
Si tu souhaites être au coeur de l’écosystème Data & IA français, tu es au bon endroit. Hymaïa, c’est avant tout une volonté d’être un Hub de partage et de savoir, avec un fort ancrage communautaire. Tu auras donc l’opportunité d’avoir un impact fort à travers nos conférences comme la Forward Data Conference et l’AI Product Day ou encore en devenant un formateur.ice via nos formations techniques, IA et produit certifiées.

Descriptif du poste
Ta mission
LE CONTEXTE :
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.
TES MISSIONS:
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.
Ton profil
Expérience
- 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
Compétences clés
- SQL avancé et Python
- dbt (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 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
Nous offrons
- Un accès à des formations et certifications régulières pour développer tes compétences
- Un environnement flexible (télétravail possible)
- La possibilité de devenir formateur·ice certifié·e
- Une journée par mois pour te former et partager avec tes collègues sur tous les sujets Data & IA d'actualité
- Une participation active à toutes nos conférences (Forward Data Conference, AI Product Day, meetups)
- Un MacBook (ou équivalent) pour être à l'aise dans ton travail
- Un environnement de travail stimulant au coeur de l'écosystème Data & IA français
- Des projets variés avec des clients grands comptes et scale-ups innovantes
- Et plein d'autres avantages comme une carte Swile, le forfait Swile Mobilité ou encore la possibilité d'avoir un vélo de fonction
Nos principes directeurs
- Connect The Dots : La diversité d'expertise est clé pour prendre de meilleures décisions
- People First : Construire un environnement sûr pour grandir
- Giver Mindset : Partager, c'est grandir ensemble
- Positive Change : Embrasser le changement avec sourire et positivité
Comment ça se passe ?
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