Le poste Data Scientist Sénior | Expert Retail (H/F)
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Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business.
Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…).
Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.)
Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables)
Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD)
Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles
Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs)
Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers
Profil recherché
Bac+5 en Data Science, Mathématiques appliquées ou Informatique
4 à 8 ans d’expérience en Data Science appliquée dans un environnement data industriel ou retail
Solides compétences en modélisation, statistiques et machine learning supervisé / non supervisé
Connaissance des environnements cloud (idéalement GCP)
Bonne compréhension des enjeux métiers : marketing, supply, e-commerce, pricing
Capacité à vulgariser et à collaborer avec des profils non techniques
Environnement de travail
Langages : Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost)
Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Vertex AI, Dataflow, Cloud Storage) ou équivalent
MLOps : Airflow, MLflow, Docker, Git, CI/CD
DataViz : Looker, Streamlit, Power BI
Méthodologies : Agile / Scrum, Clean Code, versioning Git
Modèles ML validés et documentés
Pipelines de mise en production monitorés
Documentation technique et fonctionnelle
Reporting de performance et suivi d’évolution
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