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انتهت صلاحية هذه الوظيفة في 03/10/2026. لم تعد تقبل الطلبات.

Head of Data – Responsable stratégie et équipe Data

TunisieJob · Nabeul

Senior 🇫🇷 Français
Python SQL avancé FastAPI Airflow ZenML MLflow ClickHouse PostgreSQL Redis MinIO FAISS Prometheus Grafana Docker Docker Compose

وصف الوظيفة

À propos du poste

Nous recherchons un Head of Data capable de définir et piloter la stratégie data de l’entreprise. Vous serez en charge de structurer le département, d’encadrer l’équipe de data scientists et de développer l’infrastructure nécessaire pour transformer les données en insights et fonctionnalités à forte valeur ajoutée.

Missions principales

  • Définir la stratégie data, l’architecture, la gouvernance et la roadmap analytics/IA.
  • Concevoir et superviser la plateforme data (pipelines ETL, data warehouse, modélisation).
  • Développer et fiabiliser les analytics, reporting et dashboards de performance.
  • Piloter les projets d’intelligence artificielle et de machine learning (scoring, recommandations, détection d’anomalies, automatisation).
  • Automatiser les workflows data et reporting pour réduire les traitements manuels.
  • Encadrer et faire grandir l’équipe data, structurer les méthodes de travail et prioriser les projets.
  • Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données.
  • Agir comme référent data auprès de la direction, du produit et de l’ingénierie.

Profil recherché

  • 6 à 10 ans d’expérience dans la data, analytics ou IA.
  • Expérience avérée en management d’équipes techniques.
  • Capacité à travailler en étroite collaboration avec le CTO, les équipes produit et engineering.
  • Excellente compréhension des enjeux business liés aux données.

Compétences requises

  • Python et SQL avancé.
  • Frameworks API Python (FastAPI ou similaires).
  • Orchestration de pipelines (Airflow).
  • Outils de pipeline ML (ZenML, MLflow).
  • Bases de données ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
  • Stockage objet (MinIO).
  • Indexation vectorielle et recommandation (FAISS).
  • Observabilité (Prometheus, Grafana).
  • Conteneurisation (Docker, Docker Compose).
  • Bonnes pratiques MLOps et industrialisation du ML.

Questions fréquentes

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