Data Scientist Supply Chain H/F

Tu rejoindras une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers, ML Engineers) au sein d’un grand acteur international du retail, rattachée à la Data Supply Chain. L’équipe est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions analytiques et IA autour de cas d’usage supply chain : prévision de la demande multi-échelons, estimation de stock cible, gestion des ruptures.

Ta mission : développer et déployer des modèles de ML industrialisés pour la prévision de la demande (B2B et B2C, à différents niveaux géographiques), en contribuant directement à l’optimisation de la gestion des stocks. Tu travailleras en mode agile, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Engineering et Business.

Responsabilités principales :

• Mener des analyses de diagnostic approfondies sur les prévisions en production et les overrides utilisateurs pour identifier des patterns et affiner la précision des modèles.

• Développer des algorithmes statistiques et ML avancés intégrant des variables internes (prix, assortiment) et des signaux externes (météo, calendrier, tendances marché) pour la gestion globale du réassort.

• Prendre en charge le cycle de vie complet de tes solutions ML - de la R&D au déploiement via CI/CD - en garantissant la stabilité et l’efficacité du moteur de prévision.

• Traduire des insights data complexes en recommandations actionnables pour les parties prenantes Supply Chain et Business.

• Participer aux revues de code et de modèles, promouvoir les bonnes pratiques de ML engineering, de reproductibilité et de documentation.

Stack technique : Python, Spark, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch, PySpark, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions, Databricks, AWS, GCP, Tableau., Google cloud platform AWS Git Gestion des stocks Python Gestion de la chaîne d’approvisionnement TensorFlow Statistiques Docker

Profil recherchéBonne maîtrise du Time Series forecasting et expérience sur des pipelines ML en production à l’échelle Expérience en équipe technique agile, forte capacité à donner et recevoir du feedback Connaissance des concepts supply chain (optimisation des stocks, gestion de la demande) Capacité à traduire des besoins métiers en problèmes ML bien définis À l’aise aussi bien pour expliquer un modèle à des non-techniciens que pour discuter d’hyperparams avec un ingénieur Anglais professionnel Bac +5 informatique, mathématiques, data science ou équivalent

Mais aussi…

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