Client Services Representative Lead

Contexte

Le département Data & Tech d’IQVIA France recrute un Technical Lead pour son équipe Research & Innovation. L’équipe développe des preuves de concept, de nouveaux produits et des améliorations de solutions existantes pour soutenir les activités d’IQVIA.

Ces activités couvrent un large éventail de livrables, notamment :

• des modèles standards utilisés par les équipes de conseil (ex. : modèles de projection, détection de promotions, élasticité des prix, etc.),
• des applications web (à usage interne et externe),
• des pipelines de données traitant de grands volumes de données de sell-out et de données de santé sensibles.

L’équipe joue également un rôle de référent technique au sein du bureau local, notamment sur l’architecture, la qualité logicielle et l’intégration des nouvelles technologies d’IA. À ce titre, elle est volontairement exposée à une grande diversité de sujets et d’activités, et cherche à s’adapter aux besoins évolutifs des utilisateurs.

Le Technical Lead joue un rôle clé dans la structuration des fondations techniques de l’équipe. Ce poste s’adresse à un ingénieur senior, très opérationnel, disposant d’une solide expérience en développement logiciel dans des environnements à forte intensité de données.

Le rôle combine :

• leadership technique,
• contribution directe au développement,
• responsabilité des standards, des outils et des bonnes pratiques,

tout en collaborant étroitement avec les équipes Data Science, Produit et Production.

Il ne s’agit pas d’un poste de management d’équipe ; néanmoins, le Technical Lead contribuera à :

• encadrer les membres de l’équipe,
• soutenir les prises de décision techniques,
• agir comme référent en ingénierie logicielle et en mise en production.

Missions principales

Leadership technique & standards

• Définir, maintenir et faire évoluer les standards techniques, les outils et la stack de développement de l’équipe (pratiques de codage, tests, documentation, CI/CD, déploiement)
• Mettre en place des procédures, bonnes pratiques et garde-fous pour l’intégration des outils d’IA dans le flux de développement
• Garantir que les solutions soient robustes, scalables, sécurisées et adaptées à un usage en production
• Apporter un support technique et réaliser des revues pour les projets menés par les Data Scientists et les développeurs

Développement & contribution opérationnelle

• Contribuer activement au développement, notamment sur des composants complexes ou critiques
• Accompagner la transition des prototypes et POC vers des solutions prêtes pour la production
• Participer aux squads agiles et aider à structurer et prioriser les travaux techniques

Collaboration & support

• Collaborer avec les équipes Produit, Panel, Production et Infrastructure afin de garantir des solutions techniques alignées et conformes
• Participer au monitoring en production, à l’analyse des incidents et à l’amélioration continue des systèmes déployés
• Contribuer à la documentation et à la vulgarisation technique auprès des parties prenantes internes, y compris non techniques

Compétences requises

• Diplôme de niveau Master en informatique, génie logiciel, data engineering ou domaine équivalent
• Expérience significative en développement logiciel, idéalement dans des environnements data-intensive ou orientés IA
• Maîtrise de Python et du développement backend (APIs, services, pipelines de données)
• Solide expérience avec SQL, Git, la conteneurisation (Docker) et les pratiques CI/CD
• Bonne compréhension de l’architecture logicielle, des stratégies de tests et des contraintes opérationnelles
• Maîtrise professionnelle du français et de l’anglais
• Expérience dans des environnements de développement agile

Compétences supplémentaires (atouts)

Les compétences suivantes ne sont pas obligatoires mais constituent un plus :

• Expérience avec les plateformes cloud et les infrastructures data (ex. : Azure, Kubernetes, Databricks, PySpark)
• Expérience d’intégration de modèles de machine learning ou d’IA générative en production
• Connaissances en protection des données, anonymisation et gestion de données de santé sensibles
• Expérience en pratiques DevOps / ProdOps
• Notions de développement frontend (ex. : React)
• Connaissance ou expérience dans le secteur de la santé en France