Dans une entreprise de projets data, un retard RH se voit vite chez le client : un consultant qui arrive sans engagement de confidentialité signé ne reçoit pas ses accès, une alternante dont le contrat n'est pas prêt ne peut pas démarrer avec l'équipe. Le service jongle avec la rentrée des alternants, les recrutements de profils rares, les campagnes d'entretiens et les départs, souvent la même semaine.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Relier chaque chantier RH à la mission client qu'il conditionneIl note pour chaque arrivée, départ ou mobilité la mission client concernée et sa date de démarrage, pour classer en premier les dossiers dont dépend l'ouverture d'un accès ou un livrable.
Suivre la rentrée groupée des alternantsIl tient l'état des contrats, conventions, matériels et tuteurs de chaque alternant arrivant en septembre, et relance chaque responsable jusqu'à ce que tout soit prêt pour le premier jour.
Repérer les retards qui viennent toujours du même endroitIl cherche les causes répétées : correcteurs techniques indisponibles, accès clients demandés trop tard, signatures attendues d'un associé en déplacement, et propose au responsable RH une correction précise.
Répondre aux directeurs de mission sur l'état d'un dossierQuand un directeur de mission demande si son nouveau consultant pourra commencer lundi, il répond avec l'état réel du dossier, ce qui manque et qui doit le fournir, sans arrondir.
Tenir les départs jusqu'à la dernière restitutionIl suit chaque départ jusqu'au bout : passation du travail en cours, retrait des accès aux environnements clients, attestation de non-conservation des données, solde de tout compte.
Rendre le point hebdomadaire du serviceIl adresse chaque vendredi au responsable RH les chantiers clos, ceux en retard avec leur cause, et ceux qui risquent de retarder une mission client la semaine suivante.

Sur le terrain

Un démarrage menacé par un accès

Une data scientist doit rejoindre lundi un projet chez un distributeur pour préparer le jeu de données d'entraînement d'un modèle de prévision des ventes. Le mercredi, l'agent voit que la demande d'accès au client n'est pas partie, faute d'engagement de confidentialité signé. Il relance la consultante et le directeur de mission, l'engagement est signé le jour même, et la demande part avec deux jours d'avance sur le délai du client.

Un départ pendant la phase de surveillance

Un ingénieur MLOps démissionne trois mois après la mise en production d'un modèle chez un assureur. L'agent ouvre le chantier de départ, demande au manager la liste de ce que l'ingénieur surveille, notamment les alertes de dérive du modèle, et inscrit la passation comme condition préalable au retrait de ses accès. Le remplaçant reçoit les alertes en double pendant les deux dernières semaines.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Mise en production d'un modèle: Le passage du prototype au service utilisé : c'est là qu'apparaissent le coût, la latence et la surveillance.
Dérive du modèle: La perte de performance quand la réalité s'écarte des données d'entraînement : elle se surveille, sinon elle se découvre par une plainte.

Son métier de départ : Gestionnaire administration du personnel. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.