Coordinateur d'équipes de pratique data, recherche opérationnelle & ia f/h (H/F)

Garantir, à l'échelle du périmètre CDG, la qualité du management des Data Scientists, Machine Learning Engineers et experts Recherche Opérationnelle, l'adéquation des compétences et des affectations aux besoins des Business Platforms, ainsi que la cohérence de la Practice Data, Recherche Opérationnelle & IA.
Exercer un Scientific & Technical Leadership reconnu afin de maintenir un haut niveau d'excellence scientifique, technique et industrielle, d'orienter la professionnalisation sur les technologies Data & AI modernes et d'anticiper l'évolution des métiers, des méthodes et des compétences. Le titulaire contribue ainsi à la création de valeur, à la robustesse des produits Data & AI et à la transformation Data & AI d'Air France-KLM.
Principales responsabilités

1. Manager une équipe de pratique
2. Piloter les affectations et contribuer à la gestion des ressources
3. Coordonner la Practice sur le périmètre CDG et contribuer à sa cohérence
   internationale
4. Exercer le Scientific & Technical Leadership de la Practice
5. Développer la stratégie de compétences Data, Recherche Opérationnelle & IA
6. Contribuer à la performance des Business Platforms et à l'industrialisation des
   produits Data & AI
   Interfaces principales

• Head of Practice international Data, RO & IA pour AFKL.
• Managers d'Équipe de Pratique et experts du périmètre CDG.
• Managers of Tech Data, OR & AI.
• Managers et communautés de la Practice internationale à Toulouse, Amsterdam
  et Valbonne.
• Responsables et équipes de leadership des Business Platforms et Technology
  Platforms.
• Data Officers, responsables produit, responsables Data et représentants métier.
• Architectes Data, architectes de plateforme, architectes d'entreprise et fonctions de gouvernance Data & AI.
• Autres Practices, fonctions transverses, RH,
• Partenaires académiques, technologiques
  Résultats attendus
• Des collaborateurs accompagnés, avec des objectifs, des perspectives de
  développement.
• Une vision fiable des compétences et capacités disponibles.
• Des affectations explicites, anticipées et cohérentes avec les besoins des
  Business Platforms et Platforms transverses.
• Une feuille de route de compétences concrète, priorisée et suivie, couvrant
  notamment Cloud/GCP, MLOps, GenAI, LLMOps, optimisation et simulation.
• Un Scientific & Technical Leadership visible, reconnu et traduisant les évolutions
  scientifiques et technologiques en orientations opérationnelles pour la Practice.
• Des standards et pratiques homogènes favorisant la qualité et l'industrialisation
  des produits Data & AI.
• Des pratiques managériales cohérentes au sein du périmètre CDG et une
  contribution active à l'harmonisation de la Practice internationale.
• Des risques de capacité ou de compétences critiques identifiés et traités
  suffisamment tôt.