Cdi - data scientist - h/f

Les missions / les responsabilités En tant que Data Scientist Senior, vous jouerez un rôle stratégique dans l’exploitation de la donnée pour générer des insights à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la prise de décision business, participerez au pilotage de projets complexes de modélisation et contribuerez activement à la structure de l’équipe Data Science. Concevoir, développer et participer à l’industrialisation des modèles prédictifs (machine learning : classification, moteur de recommandation, séries temporelles, …) Apporter un appui technique aux Data Scientists juniors et contribuer à leur montée en compétences Collaborer avec les équipes Data Engineering, Etudes, Marketing et DSI pour assurer l’intégration et la valorisation des solutions data Assurer la qualité, la robustesse et la performance des modèles mis en production Les principales tâches Conception et développement de modèles prédictifs Recueillir, comprendre et formaliser les problématiques métiers Collecter, nettoyer et préparer des jeux de données complexes Développer des pipelines de traitement de données et d’apprentissage automatique Documenter les travaux et promouvoir les bonnes pratiques (code review, MLOps, versioning, reproductibilité…) Assurer la qualité des modèles en production Travailler étroitement avec les data engineers pour assurer la fiabilité des pipelines de données en entrée Communiquer avec les équipes métier pour ajuster les objectifs de performance selon les besoins utilisateurs Explorer des alternatives algorithmiques plus performantes ou plus stables Réaliser des recettes en cas de changement de fonctionnalité majeure, pour s’assurer que la qualité des modèles est maintenue Définir et mettre en œuvre des métriques de performance (ex. précision, rappel, ROC-AUC, RMSE, etc.) pertinentes pour chaque modèle Déployer des dashboards de monitoring (via des outils comme Looker) Documenter les incidents et les actions correctives Assurer une veille technologique constante Suivi des évolutions en data science, machine learning et IA Veille sur les outils, frameworks et écosystèmes techniques Participer à des études ad-hoc Proposer des modèles statistiques dans le cas d’études rapides (POCs et études ad-hoc) Collaborer activement avec les data scientists junior, senior et les métiers dans la définition de KPIs adaptés aux études ad-hoc et POCs Documenter les travaux