Fondé en 1865 par Jules et Augustine Jaluzot, le Printemps est un des leaders français emblématiques du commerce dans les secteurs de la mode, du luxe, de la beauté et du lifestyle. Il regroupe 3 000 collaborateurs qui se distinguent par leur sens du service et leur personnalité unique. Avec 21 magasins Printemps en France, dont 4 affiliés, 2 outlets, 2 magasins à l'international (Doha et New York) et son site e-commerce - printemps.com -, le Printemps s'impose aujourd'hui comme un acteur omnicanal incontournable, distribuant plus de 3 000 marques.
Depuis sa création, fort d'un patrimoine artistique et architectural exceptionnel, le Printemps ne cesse d'innover et de se lancer de nouveaux défis. Parce que comme la saison, le Printemps est synonyme de renouveau permanent !
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Temps de travail
Description de la mission
Le Printemps recherche un Lead Data Scientist pour diriger des projets data-driven, à base de Machine Learning et d'lA. Vous serez responsable de la stratégie data science et de l'implémentation de modèles prédictifs pour soutenir la prise de décision stratégique.
L'équipe cherche un profil expérimenté, autonome et proactif, ayant une forte appétence business pour identifier les projets prometteurs et structurer l'approche de développement des projets ML.
Missions principales :
* Piloter et implémenter des cas d'usages ML & lA, de la phase d'idéation et de POC jusqu'au déploiement en production afin de répondre
à des besoins métier concrets
* Encadrer et former une équipe de data scientists
* Mener des analyses exploratoires afin de générer des insights clés et émettre des recommandations data-driven aux équipes métiers
* Restituer les analyses et modélisations à tout type d'audience (technique comme métier, opérationnel comme ComEx)
* Collaborer avec les équipes métier pour identifier de nouveaux cas d'usage data-driven et pérenniser la qualité des cas d'usage
* Garantir la mise en place des bonnes pratiques de software engineering et de data science.
Stack technique :
* Outils de data science Python, VSCode, Git, Docker, Snowpark
* Entrepôt de données Snowflake, dbt
Votre profil :
Formation d'école d'ingénieur ou master en modélisation statistique.
* Expérience de 5+ ans en data science appliquée à des problématiques métiers
* Vous maitrisez l'utilisation des librairies Python pour l'analyse de données et l'élaboration de modèles ML (Pandas, scikit
* Vous maitrisez l'élaboration d'une approche à base de Machine Learning (feature engineering, évaluation de la performance
* Vous maitrisez l'élaboration de projets d'IA Générative (prompting, RAG...).
* Vous maitrisez le langage SQL afin d'interroger l'entrepôt de données pour vos analyses et modélisations.
* Vous adoptez de bonnes pratiques de software engineering (autonomie avec Git, création d'environnements virtuels, tests
unitaires...).
* Vous maitrisez la gestion du cycle de vie d'un modèle d'apprentissage (monitoring du drift, monitoring des ressources,
déploiement via API, validation des données...) en utilisant des outils adaptés de MLOps (Evidently, UV, Prometheus, FastAPi,
Github Actions) ou des développements sur-mesure quand cela est pertinent
* Vous avez la capacité de comprendre et traduire des enjeux business complexes en solutions techniques concrètes.
* Capacité à communiquer des concepts complexes à des parties prenantes non techniques.
* Expérience de management.
Un fort esprit analytique, orienté vers les résultats, une excellente communication ainsi qu'une forte appétence pour comprendre les enjeux métiers
Force de proposition et curiosité intellectuelle pour améliorer les pratiques au sein de l'équipe projet.
Les plus :
o Vous avez de l'expérience hands on avec dbt.
o Vous avez de l'expérience hands-on sur Azure et / ou les services ML de Snowflake (Snowpark).
o Vous avez de l'expérience dans le secteur retail ou e-commerce.
Poste à pourvoir le
Critères candidat
Niveau d'études min. requis
Bac +5 et plus
Niveau d'expérience min. requis
Localisation du poste
Localisation du poste
Ile-de-France, Paris (75)
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#J-18808-Ljbffr
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