Data Scientist - Retail & Distribution H/F
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Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l'IA générative font partie des sujets qui t'animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d'un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l'entreprise.
En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de :
Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision.
Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d'attrition, d'appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier.
Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases).
Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance.
Explorer l'IA Générative : tester et intégrer des cas d'usage d'IA Générative dans les processus métier.
Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles.
Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé.
Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d'analyse avec des recommandations actionnables.
Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ?
En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :
Tu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d'usage concrets.
Tu fais preuve de rigueur scientifique et d'un fort esprit d'analyse.
Tu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier.
Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles.
En 2nd, un bagage technique solide :
Une expérience de 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps.
Une maîtrise avancée de Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy) et des techniques de clustering et de classification.
Une expérience du développement et du déploiement de modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch).
Une bonne maîtrise de SQL / BigQuery pour la manipulation de gros volumes de données.
Une expérience en NLP et manipulation d'API LLM pour l'analyse textuelle.
Une aisance avec les environnements Cloud (GCP ou équivalent), Git et CI/CD.
Une connaissance des outils MLOps (Vertex AI Pipelines, MLflow, Docker, Airflow ou équivalents).
Les petits plus qui feront la différence :
Une expérience de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Une connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests).
Une expérience en observabilité et monitoring de modèles en production.
Une sensibilité aux enjeux data dans un secteur à forte volumétrie (retail, banque, assurance, industrie…).
Et surtout, tu as envie de mettre la data science au service d'une meilleure performance et prise de décision business ?
Alors rejoins-nous et construisons ensemble les modèles prédictifs de demain !
Ce que nous t'offrons
Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences.
Des projets data à forte valeur ajoutée, au sein d'environnements techniques modernes et innovants.
Une montée en compétences continue sur les technologies Data Science et IA les plus recherchées du marché.
Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.
Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
Et surtout, l'opportunité de rejoindre une équipe d'experts passionnés par la Data et l'IA.
Chez nous, aucun process de recrutement ne doit prendre plus de 15 jours et il est super simple !
1. LE MATCHING : Votre dossier est sélectionné, C’est l’élément déclencheur de l’aventure.
2. LA RENCONTRE : Axé sur le savoir être, car nous souhaitons avant tout travailler avec des personnalités
3. LA VALIDATION: Axée sur le savoir-faire, et là c’est notre leader technique qui prend le relais
4. … Il n’y a pas de 4ème étape ! A partir de la validation, ton onboarding est finalisé 😊
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