Le poste Data Scientist Senior – E-commerce Opération (H/F)
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Nous recherchons un Data Scientist Senior (H/F) pour rejoindre l'équipe E-commerce, Marketing & Relation Clients d’un acteur du retail.
🎯 L’objectif ? Concevoir, industrialiser et améliorer des solutions de machine learning visant à optimiser la performance opérationnelle et commerciale du e-commerce : qualité des opérations, rentabilité, productivité et personnalisation client.
Tu évolueras au sein du pôle Data Science Customer, dans un environnement agile, collaboratif et cloud-native, où les approches data-driven et l’innovation sont au cœur de la stratégie omnicanale du groupe.
🚀 Tes missions principales :
Identifier, avec les équipes métier et opérationnelles, les cas d’usage data à fort impact business
Explorer et fiabiliser les données : nettoyage, agrégation, étude ad-hoc et préparation de datasets
Concevoir, implémenter et évaluer des modèles de machine learning et d’analyse prédictive
Définir et conduire des protocoles de test en conditions réelles (magasins, entrepôts, plateformes logistiques)
Industrialiser et maintenir les solutions dans les environnements cloud (CI/CD, monitoring, itérations)
Assurer la transmission des bonnes pratiques et le mentoring de data scientists juniors
Participer activement à la communauté Data Science du groupe (séminaires, retours d’expérience, veille technologique)
🔧 Environnement technique :
Langages & outils : Python, SQL, Terraform, Docker, GitLab, Jenkins
Cloud & Orchestration : Google Cloud Platform (GCP), Cloud Composer / Airflow, Cloud Run, BigQuery, Cloud Batch, Kubernetes Engine, Vertex AI, Cloud Storage
Méthodologies : Agile / Scrum, itérations rapides, revue de code et bonnes pratiques DevOps
Profil recherché
🧠 Profil recherché :
Diplômé(e) en informatique, mathématiques appliquées ou data science
Minimum 7 ans d’expérience en data science appliquée, idéalement dans le retail, e-commerce ou supply chain
Excellente maîtrise du cycle complet d’un projet de machine learning : collecte, préparation, modélisation, évaluation, déploiement
Expérience confirmée sur des volumes de données à grande échelle et des environnements cloud (GCP, AWS ou Azure)
Solides compétences en développement Python et bonnes pratiques logicielles (qualité, documentation, versioning)
Capacité à vulgariser les concepts data auprès d’équipes métiers non techniques
Niveau professionnel en français, anglais technique lu et écrit
💡 Les petits plus :
Talents de data engineer (pipeline, ingestion, industrialisation)
Connaissance du développement logiciel agile et approche produit itérative
Expérience avérée de mise en production de modèles ML dans le retail / e-commerce
🎓 Formation :
Bac+5 (école d’ingénieur, université) en informatique, mathématiques appliquées ou data science
Ou expérience équivalente démontrant une expertise machine learning avancée
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