Data Scientist / ML Engineer (H/F)

Vous souhaitez travailler sur des problématiques algorithmiques complexes, concevoir des modèles de Machine Learning robustes et participer à leur mise en production dans des environnements à grande échelle ?

Nous recherchons un(e) Data Scientist / ML Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant analyse de données, modélisation, expérimentation et industrialisation.

Au sein d'un environnement technique stimulant, vous participerez à la conception de solutions fondées sur les données, depuis les phases de recherche et de prototypage jusqu'au déploiement des modèles en production., Au sein d'une équipe Data, vous serez amené(e) à :

• Étudier des problématiques métier complexes à partir de grands volumes de données.
• Explorer différentes approches statistiques et algorithmiques afin d'identifier les solutions les plus pertinentes.
• Concevoir et expérimenter des modèles prédictifs ou d'aide à la décision.
• Réaliser des preuves de concept (PoC) et évaluer leurs performances.
• Développer des pipelines de traitement et d'exploitation de données.
• Industrialiser les modèles retenus et accompagner leur déploiement.
• Assurer le suivi des performances et l'amélioration continue des solutions mises en œuvre.
• Collaborer étroitement avec les équipes Data et Engineering pour garantir la robustesse et la scalabilité des développements.

Stack technique

• Python
• Spark / PySpark
• Scala
• Databricks
• AWS
• Terraform
• Git

Issu(e) d'une formation supérieure en informatique, mathématiques appliquées, statistiques, recherche opérationnelle ou domaine équivalent, vous disposez d'une expérience significative en Data Science et Machine Learning.

Vous vous reconnaissez dans plusieurs des points suivants :

• Solides connaissances en mathématiques, probabilités, statistiques et algorithmique.
• Maîtrise de Python appliqué à la Data Science.
• Expérience dans la conception, l'évaluation et l'optimisation de modèles de Machine Learning.
• Capacité à transformer un prototype en solution industrialisée.
• Connaissance des environnements Cloud, idéalement AWS.
• Expérience des traitements distribués et des environnements Big Data.
• Appétence pour la recherche, l'expérimentation et l'analyse approfondie de problématiques complexes.

Ce qui fera la différence :

• Une expérience sur des systèmes de recommandation, de classement, de scoring ou de prédiction.
• Un parcours académique à dominante mathématique ou scientifique.
• Une expérience dans des environnements orientés recherche et innovation.
• Une forte culture de l'expérimentation et de la mesure de performance.