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

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.