Data & AI Project Lead in Paris

Data & AI Project Lead in Paris

Paris Full Time 51300 - 62700 € / an (estimé) Hybride
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En un coup d'œil

  • Missions: Diriger des projets innovants en Data et IA pour améliorer la vie des patients.
  • Entreprise: Ipsen Pharma, une entreprise biopharmaceutique mondiale axée sur l'innovation.
  • Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
  • Autres infos: Ambiance dynamique avec des possibilités de croissance de carrière.
  • Pourquoi ce job: Faites partie d'une équipe passionnée qui impacte réellement la santé des patients.
  • Qualifications: Expérience en gestion de projets Data et IA, compétences en communication.

Le salaire estimé est compris entre 51300 - 62700 € par an.

  • Title: Data & AI Project
  • Lead
  • Company: Ipsen Pharma (SAS)
  • About

Ipsen: Ipsen is a mid-sized global biopharmaceutical company with a focus on transformative medicines in three therapeutic areas: Oncology, Rare Disease and Neuroscience.

Supported by nearly 100 years of development experience, with global hubs in the U.

S., France and the U.

K, we tackle areas of high unmet medical need through research and innovation.

Our passionate teams in more than 40 countries are focused on what matters and endeavor every day to bring medicines to patients in 88 countries.

We build a workplace that champions human-centric leadership and fosters a culture of collaboration, excellence and impact.

At Ipsen, every individual is empowered to be their true selves, grow and thrive alongside the company’s success.

Join us on our journey towards sustainable growth, creating real impact on patients and society!

For more information, visit us at https://www. ipsen. com/ and follow our latest news on Linked In and Instagram.

  • Job
  • Description: Job

Title: Data & AI Project Lead Division / Function: GDIT – Global Data & AI Division Manager’s

  • Job
  • Title: Head of Data & AI Product Management and Delivery
  • Ipsen
  • Job
  • Profile: Data
  • Analytics

WHAT - Summary & Purpose of the Position

The Global Digital IT (GDIT) division is dedicated to being the business partner of choice for digital, data, and technologies, delivering outstanding value at speed and scale for patients and Ipsen.

In this transformative context, GDIT plays a crucial role in driving innovation and efficiency across the organization.

Within GDIT, the Global Data & AI Division was established with the mission to act as a business enabler.

This department is responsible for driving the strategic use of Data and AI across Ipsen and enhance business interoperability.

The Data & Analytics Manager leads the end-to-end delivery of cross-functional Data, Analytics and AI projects.

The role is not permanently assigned to a specific business domain and may be deployed across different initiatives based on business priorities, project complexity and portfolio needs.

Working closely with business sponsors, Data & AI Product Delivery Leads, IT Business Partners, technical teams and external delivery partners, the Data & Analytics Manager translates project objectives into structured delivery plans and coordinates execution from initial scoping through implementation, adoption and operational handover.

The role ensures that projects are delivered in line with their agreed scope, timeline, budget, quality, security and compliance expectations, while maintaining clear governance, proactive risk management and effective stakeholder communication.

  • WHAT - Main Responsibilities & Technical Competencies
  • A. Project Scoping and Planning
  • Work with business sponsors, Data & AI Product Delivery Leads and IT Business Partners to clarify project objectives, expected outcomes, scope and success criteria.
  • Structure projects into clear phases, milestones, deliverables and decision points.
  • Define project governance, delivery approach, resource requirements, budget assumptions and implementation plans.
  • Coordinate the assessment of business requirements, data availability, functional feasibility, technical options, architecture implications and delivery scenarios.
  • Ensure that assumptions, constraints, dependencies and responsibilities are clearly documented and agreed by the relevant stakeholders.
  • Establish measurable project outcomes and value indicators in collaboration with business owners.
  • B. End-to-End Project Delivery
  • Lead Data, Analytics and AI projects from initiation and discovery through design, build, deployment, adoption and operational handover.
  • Coordinate cross-functional delivery teams composed of business, data, analytics, AI, engineering, architecture, security, compliance and change management contributors.
  • Maintain an integrated project plan and ensure effective coordination across workstreams and delivery partners.
  • Track project execution against the agreed scope, timeline, budget, quality and expected outcomes.
  • Ensure timely escalation and resolution of delivery issues and cross-project dependencies.
  • Adapt the delivery approach to the nature and maturity of each initiative, including proof of concept, MVP, industrialization, migration or enhancement projects.
  • Ensure appropriate documentation and readiness for transition to operational support teams.
  • C. Project Governance, Risks and Financial Management
  • Establish and operate fit-for-purpose project governance, including project team meetings, working groups, steering committees and decision forums.
  • Prepare clear project status reports covering progress, achievements, milestones, budget, risks, issues, dependencies and decisions required.
  • Maintain project risk, issue, action and decision logs and ensure that owners and resolution plans are clearly identified.
  • Proactively identify delivery risks and implement mitigation or recovery plans.
  • Monitor project expenditure and resource consumption against the approved budget and forecast.
  • Support project financial planning, purchase order follow-up and vendor consumption monitoring, in coordination with the relevant finance and procurement contacts.
  • Escalate material deviations and provide sponsors with clear options and recommendations.
  • D. Business Requirements, Data and Solution Coordination
  • Facilitate collaboration between business stakeholders and Data & AI experts to translate business challenges into clear requirements and actionable project deliverables.
  • Coordinate the definition and validation of business requirements, data requirements, use cases, user journeys and acceptance criteria.
  • Ensure that analytical outputs, reports and Data & AI solutions are understandable, actionable and aligned with business needs.
  • Coordinate data profiling and feasibility activities with the relevant data owners and technical teams.
  • Ensure that data quality, data ownership, privacy, security, compliance and architecture requirements are addressed throughout the project lifecycle.
  • Support business acceptance and ensure that delivered solutions meet agreed functional and non-functional requirements.
  • Facilitate informed trade-offs between business value, delivery feasibility, time, cost and technical sustainability.
  • E. Stakeholder and Partner Management
  • Build effective working relationships with business sponsors, business owners, Data & AI Product Delivery Leads, IT Business Partners and delivery teams.
  • Act as the central coordination point for the projects assigned to the role, while ensuring clear accountability across business and technical contributors.
  • Facilitate project workshops, decision-making sessions and governance forums.
  • Communicate complex Data & AI topics in a clear and accessible manner to executive, business and technical stakeholders.
  • Coordinate external partners and service providers involved in project delivery.
  • Monitor supplier deliverables, dependencies, commitments and quality in line with agreed contractual responsibilities.
  • Promote transparency, timely escalation and fact-based decision-making across project stakeholders.
  • F. Adoption, Handover and Continuous Improvement
  • Incorporate adoption and change management activities into project planning from the outset.
  • Coordinate communication, training, user readiness and stakeholder engagement activities with business owners and change management contributors.
  • Monitor user adoption and the realization of expected project outcomes after deployment.
  • Coordinate the transition of delivered solutions to the appropriate operational, platform or support teams.
  • Capture project lessons learned and translate them into improvements to delivery methods, templates, governance and ways of working.
  • Contribute to the definition and continuous improvement of common Data & AI project management standards.
  • Share knowledge and reusable practices across the Data & AI community.
  • HOW - Knowledge & Experience
  • Knowledge & Experience (essential)
  • 7+ years of experience in project or program management, including significant experience delivering Data, Analytics, Business Intelligence or AI initiatives.
  • Proven experience leading complex, cross-functional projects involving business, data and technology stakeholders.
  • Demonstrated ability to structure projects from initial demand and scoping through delivery, adoption and operational handover.
  • Strong experience in project planning, governance, resource coordination, budget monitoring, risk management and executive reporting.
  • Experience managing external partners, consultancies or technology service providers.
  • Strong business acumen and ability to translate business objectives into clear, executable delivery plans.
  • Strong data literacy and the ability to communicate effectively with business, executive and technical stakeholders.
  • Excellent analytical, problem-solving, facilitation and stakeholder management skills.
  • Ability to operate across multiple business domains and rapidly understand new functional contexts.
  • Professional proficiency in English.
  • Technical Knowledge
  • Solid understanding of Data, Analytics, Business Intelligence and AI project lifecycles.
  • Good understanding of data architecture, data integration, data platforms, reporting, analytics and AI concepts.
  • Ability to understand and challenge business requirements, solution options, estimates, plans and technical dependencies.
  • Familiarity with Agile, iterative and traditional project delivery methodologies, with the ability to select a fit-for-purpose approach.
  • Experience with project and collaboration tools such as Jira, Confluence and Microsoft 365.
  • Understanding of data governance, data quality, privacy, security and compliance considerations.
  • Ability to define and monitor project KPIs, delivery metrics and business outcome indicators
  • Knowledge & Experience (preferred)
  • Experience in the pharmaceutical, life sciences or another regulated industry.
  • Experience delivering projects across several business functions, such as Commercial, Medical, R&D, Finance, HR, Supply Chain, Quality or Corporate Functions.
  • Familiarity with pharmaceutical data, regulatory and compliance requirements.
  • Experience with cloud-based data and analytics platforms.
  • Experience in change management and adoption of data-driven solutions.
  • A recognized project or program management certification such as PMP, PRINCE2, Agile PM or equivalent would be an advantage.
  • French language proficiency would be an advantage.

Education / Certifications (essential)

  • Master’s degree or equivalent experience in Data, Information Technology, Computer Science, Engineering, Business Administration, Project Management or a related discipline.
  • Language(s) (essential)
  • English Language(s) (preferred)
  • French

Nous nous engageons à créer un lieu de travail où chacun se sent écouté, valorisé et soutenu, où nous incarnons « The Real Us*».

La valeur que nous accordons aux différentes perspectives et expériences motive notre engagement en faveur de l'inclusion et de l'égalité des chances.

Lorsque nous intégrons des modes de pensée diversifiés, nous prenons des décisions plus réfléchies et découvrons des solutions plus innovantes.

Ensemble, nous nous efforçons de mieux comprendre les communautés que nous servons.

Cela signifie que nous voulons également vous aider à donner le meilleur de vous-même lorsque vous postulez à un poste chez nous.

Si vous avez besoin d'aménagements ou d'aide pendant le processus de candidature, veuillez en informer l'équipe de recrutement.

Ces informations seront traitées avec soin et n'auront aucune incidence sur le résultat de votre candidature. *Soyons nous-même At Ipsen, each employee makes a real impact.

Our teams are passionate about what they do because they care about making a difference in patients’ lives.

We invest in our employees to support life-changing projects that create positive impact for patients and society.

#J-18808-Ljbffr

Data & AI Project Lead in Paris employeur : Ipsen Pharma (SAS)

Ipsen Pharma est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et la transformation sont au cœur de notre culture. En tant que Directeur FP&A et Finance Digitale, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant dans un cadre international qui valorise la diversité et l'inclusion. Nos employés profitent également d'avantages compétitifs et d'un soutien constant pour leur développement personnel et professionnel.

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Coordonnées :

Équipe de recrutement de Ipsen Pharma (SAS)

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data & AI Project Lead in Paris

✨Participe à des meetups de data science

Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !

✨Montre tes compétences avec des projets

Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !

✨Vis les forums spécialisés

Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.

✨Postule directement sur le site de Ipsen Pharma (SAS)

N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Ipsen Pharma (SAS). C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !

Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data & AI Project Lead in Paris

Gestion de projet
Analyse de données
Intelligence artificielle
Planification de projet
Gestion des risques
Communication efficace
Coordination interfonctionnelle

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Ipsen Pharma (SAS), il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.

Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Ipsen Pharma (SAS) que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.

Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Ipsen Pharma (SAS). Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !

Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.

Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Ipsen Pharma (SAS)

✨Prépare ton arsenal technique !

En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.

✨Montre ton portfolio

Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.

✨Anticipe les études de cas

Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.

✨Comprends le business derrière les données

Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Ipsen Pharma (SAS) et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.