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# Data Scientist (h/f)

- **Company:** LHH Recruitment Solutions
- **Location:** Saint-Denis, France
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €45,000.0 - €50,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, SQL Databases, Data Processing
- **Published:** September 23, 2026
- **Apply:** https://www.meteojob.com/jobs/57014499

## About the Role

De formation Bac+5 en data science, statistiques, informatique ou équivalent, vous disposez d'une expérience significative en analyse de données et en modélisation.

Vous maîtrisez les langages Python, R et SQL, ainsi que les outils de data visualisation (notamment Power BI).

Une expérience dans la manipulation de données massives et l'utilisation de frameworks d'intelligence artificielle est attendue.

Vous possédez de solides compétences en analyse, en gestion de projet et en modélisation statistique.

Une connaissance du secteur des mobilités ou des systèmes de transport (billettique, SAEIV, HASTUS…) constitue un atout.

Doté(e) d'un esprit analytique, rigoureux(se) et organisé(e), vous êtes également capable de vulgariser des sujets techniques et de collaborer efficacement avec des interlocuteurs variés.

Vous faites preuve de curiosité, d'innovation et d'un sens aigu de la confidentialité.

## Description

Rattaché(e) au Directeur du Développement, vous avez pour mission de valoriser les données issues des différents systèmes de l'entreprise afin d'en faire un levier de performance et d'aide à la décision.

À ce titre, vos responsabilités s'articulent autour des axes suivants :

 * Analyse et exploitation des données :

Collecter, structurer et analyser les données issues des différents systèmes internes. Garantir leur fiabilité et leur cohérence, et produire des indicateurs ainsi que des tableaux de bord permettant d'orienter les décisions stratégiques et d'optimiser l'exploitation.

 * Développement de modèles et outils data :

Concevoir et déployer des modèles prédictifs (prévision de la demande, maintenance prédictive…). Mettre en place des outils d'aide à la décision basés sur des approches de machine learning.

 * Valorisation et aide à la décision :

Transformer les données en insights opérationnels afin d'améliorer la qualité de service, anticiper les besoins futurs et piloter la performance globale.

 * Veille et innovation :

Assurer une veille technologique en data science et intelligence artificielle, et identifier des opportunités d'innovation au service de l'activité.

 * Collaboration transverse :

Interagir avec les différents services internes (exploitation, marketing, bureau d'études…) ainsi qu'avec des partenaires externes (clients, collectivités).


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