Vos missions en quelques mots

L'objectif est de répondre à des besoins en services de plus en plus exigeants répondant aux attentes des usagers tout en captant les évolutions technologiques et les évolutions d'usage dans le domaine de la donnée.
Les systèmes numériques sont aujourd'hui au cœur d'une révolution qui touche tous les pans des sociétés modernes et en bouleverse les modes de fonctionnement et d'organisation dont les deux projets majeurs permettent d'accélérer le déploiement de traitements d'IA et Datascience sur les données des systèmes numériques du Ministère : ARTEMIS (ARchitecture de Traitement et d'exploitation Massive de l'information multi-Sources) et POCEAD (Plateforme d'Ouverture, de Centralisation, d'Exposition et d'Analyse des Données).
Le poste répond également à des enjeux de maîtrise du patrimoine et de la valorisation de la donnée des métiers techniques et scientifiques de la DGA (SIST).
- Contribuer à la réussite de la transformation numérique de la DGA en matière de données, en synergie avec les acteurs DGA et MinArm concernés ;
- Contribuer à l'élaboration, au suivi de la feuille de route données et à sa mise en œuvre ;
- Capter l'innovation dans le numérique et la décliner pour satisfaire les besoins de la DGA en matière de données.
- Participer à l'identification de problématiques propices à l'IA et BigData au profit des domaines de performance et des métiers techniques de la DGA ;
- Contribuer à la montée en puissance de capacité de valorisation de la donnée par Intelligen
L'agent assure ou contribue :
- à la réalisation de projets de valorisation de données,
- à la réalisation de prestations d'expertise technique en data-ingénierie et en IA si besoin.
Finalités/activités techniques annexes :
- Assurer la veille technologique dans les domaines pertinents de la communauté IA et big data
- Contribuer à l'animation et la cohésion de la communauté IA et big data de la DGA (métier DIA)

Profil recherché

DATASCIENTIST EXPERIMENTE

Compétences attendues

- Développement logiciel
- Gestion de projet
- Architectures et techniques « big data »
- Infrastructure informatique scientif et tech
- Science des données
- Prise de décision
- Analyse
- Autonomie initiative
- Souci du client