Data scientist (H/F)

Description du poste: 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. Description du profil: 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.

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