Lead Data & AI Analyst – Zenith Program - F/H
AI in this role
Lead data and AI analysis to automate data discovery, modeling, and integration using knowledge graphs and semantic AI for ERP transformation.
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.
Nos engagements, vos avantages
Une réussite portée par notre excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
Un package de rémunération attractif
Un développement des compétences en continu : parcours de formation, académies et communautés internes
Un environnement inclusif, bienveillant et respectant l’équilibre des collaborateurs
Un engagement sociétal et environnemental reconnu
Votre quotidien
En nous rejoignant à Meudon, vous rejoignez le siège social du Groupe Thales situé en bord de Seine et organisé en un véritable campus, regroupant notamment nos activités d’identité et de sécurité numériques.Dans le cadre de sa transformation digitale, Thales déploie le programme Zenith pour moderniser ses processus métiers end-to-end, structurer ses données et mettre en place un nouvel ERP avec SAP S/4.
La direction « Data Continuity » accompagne cette transformation en créant et en fiabilisant les données nécessaires à l’entreprise.
Ce poste a pour objectif d’automatiser la découverte, l’analyse et la modélisation des données, de valoriser les schémas de données existants et d’assurer la continuité entre les données et la connaissance métier.
Dans ce cadre vos principales missions seront :
- Piloter l’analyse des sources diverses (ERP, CRM, modèles conceptuels, …) et concevoir des modèles de données partageables.
- Assurer la qualité et la cohérence de modélisation des données en lien avec les processus basé sur des règles de contrôle, des mesures et des plans de remédiation.
- Concevoir des pipelines et des outils pour collecter, transformer, contrôler et exposer les données.
- Traduire les besoins métier en exigences data et accompagner les transformations (indicateurs, vues, migrations ERP).
- Intégrer l’IA et la sémantique pour analyser, structurer et relier les données (knowledge graphs, data products).
- Encadrer les profils juniors, documenter et standardiser, et contribuer à la feuille de route data et aux choix d’architecture.
Votre profil :
Vous disposez d'un Bac +5 ou Doctorat en Data, Informatique, IA ou d’une formation similaire. Vous avez une expérience de 8 à 10 ans en modélisation de données (modèles dimensionnels, modèles logiques, vues métier).
Le leadership, la capacité à collaborer avec des équipes variées et l'esprit d’analyse sont des atouts que l’on vous reconnaît ? Vous avez envie de transmettre et la capacité à encadrer ?
Vous êtes orienté vers des solutions concrètes et réutilisables, avec une forte capacité à prendre du recul tout en maîtrisant les détails techniques.
- Maîtrise de l’analyse de données : Language Python, SQL avancé, exploration, profiling, contrôles de qualité.
- Solide expérience en modélisation de données (modèles dimensionnels, modèles logiques, vues métier).
- Vous vous intéressez à l’automatisation (scripts, APIs, orchestrateurs) appliqué à la donnée, pratique des pipelines / data factory (ETL/ELT, orchestrateurs, CI/CD data).
- Bonne culture des technos data modernes : data platforms, data fabric / mesh, catalogues, APIs, event streaming, etc.
- Expérience ou forte appétence pour : l’IA appliquée à la donnée (modèles de scoring, NLP, LLM pour l’analyse / la structuration),
- Appétence pour les graphes de données / knowledge graphs, sémantique, ontologies (un plus apprécié).
- Vous savez passer du concret (scripts, tables) à l’abstraction (modèles, concepts, ontologies).
- Vous documentez ce que vous faites et avez envie de laisser quelque chose de réutilisable.
- Par ailleurs :
- Capacité à travailler avec des interlocuteurs variés : métier, business analysts, IT, architecture, data.
- Esprit structuré, capacité prendre de la hauteur (vision, cible) et à descendre en profondeur (détail des tables, des règles, des mappings).
Le mot du manager :
Au cœur de ce programme, la direction « Data Continuity » joue un rôle essentiel en assurant la modélisation, la valorisation et la fiabilité des assets data nécessaires à cette transformation.
Intégrer cette équipe, c’est rejoindre une dynamique collective porteuse d’innovation et contribuer directement à l’évolution des pratiques de gestion et d’exploitation de la donnée chez Thales.
Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !How we rate this
Lead Data & AI Analyst – Zenith Program - F/H at Thales rates 60 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Works on AI (AI Level 3 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Works on AI. The daily work is on AI products, without building the model.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
Prepare for this job
A free preview built only from this posting: what it asks for, what you could be asked in an interview, and how to adjust your resume.
Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- What NLP problem have you worked on, and how did you measure whether it actually worked?
- Tell me about a project where data analysis was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where data modeling was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where knowledge graphs was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where data engineering was part of your work. What did you do?
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: NLP, Data Analysis, Data Modeling, Knowledge Graphs, and Data Engineering. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them — a tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Show where AI is part of your daily process, not a one-off project — this role expects it to be a running habit.
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