Description du poste

Contexte & Ambition :

Au sein d'une entité leader dans le conseil en Data, IA et Marketing Technologique, nous structurons et portons la nouvelle offre dédiée au ML Engineering Industriel et à l'IA Générative à l'échelle.

Ici, pas de "POCs de laboratoire" ni de Data Science classique : notre mission est d'architecturer, d'industrialiser et de déployer des plateformes de production scalables, résilientes et sécurisées pour des clients Grands Comptes (CAC 40 / SBF 120).

Pour accompagner la forte croissance de cette activité et agir comme le bras droit du Director de la practice, nous recherchons notre futur(e) Senior Manager ML Engineering / Practice Lead (H/F).

Missions Principales (Rôle cadré à 50% / 30% / 20%) :

• 50% Avant-vente, Stratégie & Front Client :
  Vous êtes le visage technique de la practice. Vous traduisez des besoins métiers complexes en architectures cibles, pilotez les réponses aux appels d'offres (RFP/RAO) et pitcherez les solutions face à des décideurs C-Level.
  

• 30% Leadership & Management d'Équipe :
  Vous encadrez des Tech Leads et des managers de proximité pour piloter la croissance d'une cellule de pointe (~10 à 15 Data/ML Engineers).
  

• 20% Direction de Practice & Standards :
  Rôle hands-off (pas de code au quotidien). Vous définissez les "Golden Standards" d'industrialisation (CI/CD, MLOps, LLMOps) et agissez comme référent d'alliance technique auprès de notre partenaire Cloud stratégique (GCP / Vertex AI).

Profil recherché

Profil recherché :

Nous cherchons un profil hybride, alliant une solide culture d'Engineering Cloud/DevOps et une aisance relationnelle C-Level.

Hard Skills & Infrastructure Cloud (Impératifs) :

• Maîtrise avancée de l'Infrastructure as Code (Terraform).

• Solide expérience de la conteneurisation et de l'orchestration (Kubernetes / GKE / AKS).

• Maîtrise de la programmation orientée objet (Python) et des pipelines de données modernes (dbt, CI/CD, microservices API REST).

• Connaissance pratique de l'écosystème GCP (Vertex AI).

IA Générative & Industrialisation :

• Pratique concrète des architectures LLM, du MLOps/LLMOps (MLflow, Docker, RAG, systèmes d'agents autonomes) et du suivi de performance/dérive de modèles en production.

Expérience & Posture :

• Séniorité : Minimum 7 à 10 ans d'expérience.

• Track-record Commercial :
  Expérience confirmée en cabinet de conseil, agence ou chez un éditeur de logiciel, avec une vraie pratique de l'avant-vente et de la gestion d'appels d'offres de A à Z.

• Management : Expérience réussie en management indirect ("Lead of Leaders" / encadrement de Tech Leads ou de managers de proximité).

• Communication : Excellente posture C-Level, capacité à vulgariser des architectures complexes face à des interlocuteurs non-techniques.