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Contexte L'équipe est Agile, composée de 14 personnes dont 2 Data Scientists, et intégrée à un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data. Missions Mettre en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraîner et industrialiser des modèles de machine learning et optimiser leur performance Mener des analyses pour interpréter les comportements de consommation des clients et soutenir des prises de décision au développement de nouvelles fonctionnalités Conduire des transformations et mises en qualité de données Outils & Environnement Python, SQL Spark / PySpark Databricks AWS Git et gestion du versioning Livrables Développements informatiques (correctif, évolutif, adaptatif) Mise en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraînement et industrialisation des modèles de machine learning Analyses comportementales des clients pour soutenir le développement fonctionnel Transformations et mises en qualité de données Compétences à évaluer Expertise en Data Science, Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques d'analyse de données (Scikit-Learn, PyTorch Forecasting, Darts, PySpark, MLflow) Séries temporelles et prévision de consommation Industrialisation des modèles & MLOps IA générative et Large Language Models (LLM) – un plus Frameworks IA : LangChain et LangGraph – un plus