Présentation de la société : AIR FRANCE

Missions

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

• Responsables et équipes de leadership des Business Platforms et Technology

• 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

• Une vision fiable des compétences et capacités disponibles.
• Des affectations explicites, anticipées et cohérentes avec les besoins des

• Une feuille de route de compétences concrète, priorisée et suivie, couvrant

• Un Scientific & Technical Leadership visible, reconnu et traduisant les évolutions

• Des standards et pratiques homogènes favorisant la qualité et l’industrialisation

• Des pratiques managériales cohérentes au sein du périmètre CDG et une

• Des risques de capacité ou de compétences critiques identifiés et traités

Présentation du contexte

Le projet Future Ready Carrier (FRC) met en place un modèle opérationnel IT fondé sur des plateformes responsables de bout en bout de leurs produits et services, avec une autonomie encadrée par des règles communes et un pilotage par la valeur.

Dans ce contexte, les expertises Data, Recherche Opérationnelle et Intelligence
Artificielle constituent un levier stratégique pour la performance opérationnelle et
commerciale d’Air France-KLM. Elles transforment les données en décisions éclairées et optimisent les opérations du Groupe, notamment dans les opérations aériennes et aéroportuaires, les personnels navigants, la maintenance, les programmes de vol, le Revenue Management et la relation client.

La Practice internationale Data, RO & IA rassemble les Data Engineers, Data
Scientists, Machine Learning Engineers et experts Recherche Opérationnelle.
Répartie entre Toulouse, Valbonne (Data Engineering) , Paris-CDG et Amsterdam
(Data Science) , elle développe et industrialise des solutions d’engineering de la
donnée, de prévision, de machine learning, d’intelligence artificielle, d’optimisation, et d’aide à la décision au service des Business Platforms.

Le poste de Coordinateur d’Équipes de Pratique proposé ici combine le management direct d’une équipe de pratique basée à CDG, la coordination des Managers d’Équipe de Pratique de son périmètre local (la Data Science) et une contribution active à la cohérence, à l’excellence et au développement de la Practice internationale.

Profil recherché

• Expérience managériale confirmée dans le domaine des systèmes d’information, de la Data, de l’Intelligence Artificielle et/ou de la Recherche Opérationnelle, idéalement auprès de profils scientifiques et techniques seniors.
• Culture scientifique et technique solide en Data Science, Machine Learning

• Bonne maîtrise des enjeux liés au Cloud, à GCP, au MLOps, à la GenAI, au LLMOps, à la qualité logicielle et au cycle de vie des modèles et optimiseurs.
• Bonne compréhension des organisations produit/plateforme et des responsabilités de bout en bout.
• Capacité à construire une vision de compétences, anticiper les besoins de capacité et conduire des arbitrages de ressources.
• Leadership transversal et aptitude à fédérer un collectif de managers et d’experts sur plusieurs disciplines et dans un environnement international.
• Capacité à faire dialoguer excellence scientifique, contraintes d’industrialisation,

• Qualités d’écoute, de feedback, de communication, de négociation et de gestion des situations sensibles.
• Organisation, rigueur, sens des priorités et capacité à évoluer dans un contexte de transformation rapide.
• Maîtrise du français et de l’anglais dans un contexte professionnel international.