Senior Data Scientist Downstream Demand Forecast Value Chain
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Notre équipe Downstream Demand Forecast recherche un e Data Scientist basé e à Lille ou Paris.
L'équipe Downstream Demand Forecast, au sein de la Data Supply Chain, est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions analytiques et d'Intelligence Artificielle innovantes autour des enjeux de la supply chain, la prévision de demande multi-échelon, l'estimation des stocks cibles ou la gestion de pénuries pour n'en nommer que quelques-uns. Tu travailleras au sein d'une équipe multidisciplinaire composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers, ML Engineers travaillant de manière agile et en proximité forte avec nos interlocuteurs Product et Engineering ainsi que nos utilisateurs métiers.
TA FUTURE CONTRIBUTION Ta mission: Collaborer, Analyser, Innover, et Conduire les décisions stratégiques ! En tant que Senior Data Scientist au sein de l'équipe Downstream Demand Forecast, tu joueras un rôle essentiel dans l'analyse des données, le développement de modèles d'IA en production permettant d'optimiser les prévisions de la demande et d'améliorer la gestion des stocks tout au long de notre supply chain. Nous recherchons des candidats possédant une expertise en prévision de séries temporelles et une forte motivation à exploiter les données pour éclairer les décisions business., Analyser les données de ventes historiques et les comparer avec des facteurs internes (comme le prix, l'offre ou les informations produit) et externes (tendances du marché, météo, données calendaires, etc) à l'entreprise afin de prévoir la demande pour les produits Decathlon.
Développer et mettre en œuvre des modèles statistiques avancés et des algorithmes d'apprentissage automatique pour la prévision de la demande pour les achats et le réapprovisionnement des produits Decathlon.
Collaborer avec des équipes transverses, notamment des interlocuteurs métiers, Engineering, et Product de la Supply Chain afin d'aligner nos initiatives Data et IA avec les objectifs business de l'entreprise.
Évaluer et améliorer les modèles et méthodologies de prévision existants afin d'en optimiser l'accuracy et l'efficacité.
Communiquer les analyses et proposer des recommandations aux parties prenantes au moyen de visualisations et de présentations de données claires et concises.
Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies émergentes en matière de science des données et de gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Requirements
Expérience en science des données : Plus de 3 ans d'expérience en science des données, avec une maîtrise de l'analyse statistique et des techniques d'apprentissage automatique, notamment sur l'analyse et la prévision des séries temporelles.
Compréhension des enjeux business : Vous comprenez les concepts de la supply chain, en particulier sur l'optimisation des stocks et la prévision de la demande. Vous savez transformer les besoins business en problèmes bien définis et en recommandations concrètes et exploitables.
Programmation : Expérience des langages de programmation (Python et SQL), des frameworks de traitement de données (Spark et/ou dbt), et de modélisation ML comme Tensorflow ou PyTorch.
Esprit analytique : Vous avez une grande capacité à structurer les analyses et à en tirer des enseignements pertinents.
Esprit collaboratif : Vous êtes à l'aise au sein d'équipes multidisciplinaires (métier, données, produit, gouvernance).
Proactivité et curiosité : Vous aimez explorer de nouvelles solutions et améliorer continuellement les méthodes d'analyse.
Langues : Vous maîtrisez l'anglais.
STACK TECHNIQUE L'environnement technique :
Execution Engine: Databricks, AWS, GCP Payload: Python, Spark, Scikit-Learn, Tensorflow / Pytorch, Pyspark CI/CD: Github Actions Serving: Docker, Protobuf, gRPC Model registry, Model Tracking: MLFlow Orchestration: Airflow Documentation / code: Git, Confluence
Benefits & conditions
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