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Recrutement TechData & IA

Data & IA — CDO, Head of Data & VP AI pour organisations data-driven

L'enjeu

La data et l'IA sont devenues des enjeux de direction

Les entreprises qui gagnent aujourd'hui sont celles qui ont su transformer leur data en avantage compétitif. Mais pour y arriver, il faut un CDO ou un Head of Data capable de structurer une organisation, de choisir les bons outils et de faire le lien entre les équipes techniques et les enjeux business. Ces profils sont extrêmement rares et très sollicités.

Notre approche

Recruter des profils qui livrent, pas juste qui connaissent

Diwai évalue les candidats data/IA sur ce qui compte vraiment : les projets livrés en production, l'impact business généré, la capacité à recruter et structurer une équipe. Nous disposons d'un réseau actif dans l'écosystème data français et européen, et sourceons en direct les profils qui ne sont pas visibles sur le marché.

FAQ

Questions fréquentes — Recrutement Data & IA

CDO (Chief Data Officer), Head of Data Engineering, Head of Analytics, VP AI/ML, Lead ML Engineer, Head of Data Science, Head of IA générative et Data Platform Lead. Nous ne traitons pas les profils juniors ou les data analysts non-stratégiques.

Oui — c'est l'une de nos spécialités croissantes. Nous recrutons des Head of AI, des GenAI leads et des LLM Engineers capables de passer de la preuve de concept à la mise en production industrielle. Nous évaluons la maîtrise des architectures RAG, fine-tuning, agent AI et des enjeux de gouvernance associés.

Oui. La demande de profils data/IA dans les secteurs traditionnels (industrie, retail, banque, santé) est forte. Ces recrutements sont souvent plus complexes car ils impliquent de convaincre des profils tech de rejoindre un environnement non-natif. Notre expérience de cette transition est un vrai avantage.

Les profils CDO et VP AI sont parmi les plus rares du marché. Comptez 6 à 10 semaines. Pour des profils Head of Data Engineering ou Lead ML, nous pouvons présenter les premiers candidats sous 2 à 3 semaines.

Nous évaluons les projets livrés en production (pas seulement des notebooks ou des POC), la maîtrise des enjeux de scalabilité des pipelines ML, la capacité à recruter et structurer une équipe data, et l'alignement avec les objectifs business. Nous faisons appel à des technical advisors spécialisés pour les évaluations les plus pointues.

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