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# Lead Data Scientist (H/F)

- **Company:** Alteca
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Airflow, BigQuery, Cloud Computing, Continuous Integration, Scrum Methodology
- **Published:** August 31, 2026
- **Apply:** https://espace-emploi.agefiph.fr/jobs/21745976

## About the Role

* Bac+5 (école d'ingénieur ou équivalent)
 * 7 ans ou plus d'expérience en Data Science, avec un vrai background technique
 * A l'aise avec l'industrialisation et les environnements Cloud
 * Expérience en retail / grande distribution : un plus

Ta personnalité

 * Curieux(se), force de proposition et pragmatique
 * Rigoureux(se) et organisé(e), avec un focus business
 * Capable de challenger l'existant et de proposer des améliorations
 * Vous aimez partager vos connaissances et faire progresser l'équipe

## Description

Dans le cadre d'un projet stratégique chez un client (grand compte du secteur Retail), nous cherchons un Lead Data Scientist (H/F).

Ta mission

Tu interviendras sur une mission stratégique chez un client du secteur retail, visant à personnaliser l'assortiment magasin via des modèles algorithmiques avancés. Ton travail permettra des ajustements fins pour optimiser les ventes et la marge, avec un vrai retour concret sur les résultats business., En tant que Lead Data Scientist (H/F) tu seras à la fois tech lead et développeur :

 * Pilotage technique & architecture : concevoir les briques algorithmiques (clustering, prévision de ventes, optimisation sous contraintes) sur GCP.
 * Développement algorithmique (hands-on) : coder des modèles complexes, notamment des algorithmes d'optimisation respectant les contraintes magasins et business.
 * Coaching & qualité : encadrer les Data Scientists séniors, garantir les bonnes pratiques (CI/CD, DVC, tests) et l'industrialisation via Airflow/Composer.
 * Industrialisation & Data Engineering : construire des pipelines performants dans BigQuery, assurer qualité et cohérence des données.
 * Mesure de performance : définir des méthodologies robustes pour évaluer l'impact des modèles sur les résultats business.
 * Collaboration & agilité : travailler en méthodologie Agile (Scrum, sprint planning, backlog refinement) avec les équipes métier.


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