LEAD DATA SCIENTIST (F/H)

Expectra
Canton of Chasseneuil-du-Poitou, France
5 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French
Experience level
Senior
Compensation
€ 60K

Job location

Canton of Chasseneuil-du-Poitou, France

Tech stack

Cloud Computing
Data Warehousing
Python
Machine Learning
TensorFlow
SQL Databases
Scikit Learn
Data Analytics
XGBoost
Machine Learning Operations

Job description

Développement et industrialisation de modèles IA

  • Piloter la conception, le développement et le déploiement de modèles Machine Learning pour répondre à des problématiques métiers (prévision des ventes, segmentation client, optimisation des stocks, etc.).

  • Assurer l'industrialisation des modèles IA en collaboration avec les équipes Data Engineering avec une approche rigoureuse basée sur les pratiques MLOps (automatisation, monitoring, scalabilité).

Structuration du pôle Data Science

  • Définir la vision et les standards méthodologiques du pôle Data Science.

  • Encadrer et inspirer une équipe de Data Scientists, en favorisant la montée en compétences et l'autonomie.

  • Assurer la réussite opérationnelle des cas d'usage à forte valeur ajoutée.

Collaboration interdisciplinaire

  • Travailler en synergie avec les pôles Data Engineering, Data Analytics et Data Quality pour assurer la qualité des données nécessaires aux projets IA.

  • Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'IA et intégrer les modèles dans leurs processus opérationnels.

  • Assurer une veille continue sur les innovations dans le domaine de l'IA et proposer des solutions adaptées aux besoins stratégiques

Requirements

De formation Bac+5, vous justifiez d'une expérience de 5 années minimum.

Expérience confirmée en Data Science, en particulier sur la conception, le déploiement et l'industrialisation de modèles IA. Solide maîtrise des outils : Python, SQL, bibliothèques ML classiques (scikit-learn, TensorFlow, XGBoost...), environnements Cloud ou Data Warehousing. Pratique du MLOps et du déploiement de modèles en production.

Qualités humaines :

Leadership naturel, capacité à inspirer et à faire grandir une équipe. Sens de la vulgarisation pour rendre l'IA accessible aux métiers. Rigueur, autonomie, esprit entrepreneurial et culture du résultat.

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