> Markdown version of [/jobs/ext/3083110-senior-data-scientist-ml-industriel-optimisation-de-procede-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3083110-senior-data-scientist-ml-industriel-optimisation-de-procede-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Data Scientist - Ml Industriel & Optimisation de Procédé H/F - **Company:** Agence Elevate - **Location:** La Défense, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Test-Driven Development (TDD), Machine Learning Operations - **Published:** September 26, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83783289.html ## About the Role Profil recherché5 ans ou plus en data science, avec mise en production et maintenance de modèlesSolides bases en statistiques : tests d'hypothèses, incertitude, distinction corrélation/causalitéMaîtrise de l'écosystème PythonExpérience significative du TDD et des environnements avec de la CI/CDAppréhension du développement augmenté par l'IAApproche pragmatique : modèles de référence simples d'abord, complexité justifiéeExpérience confirmée auprès d'équipes opérationnelles ou métier, avec capacité à expliquer clairement et poser les bonnes questionsFrançais et anglais professionnels (échanges, code, documentation)Autonomie dans l'exécution et alignement avec l'équipeApprécié : Machine Learning sur données tabulaires, optimisation sous contraintes, expérience en procédés industriels, plans d'expériences, MLOps, expérience en conseil ou contact client, 1. 5 ans ou plus en data science, avec mise en production et maintenance de modèles 2. Solides bases en statistiques : tests d'hypothèses, incertitude, distinction corrélation/causalité 3. Maîtrise de l'écosystème Python 4. Expérience significative du TDD et des environnements avec de la CI/CD 5. Appréhension du développement augmenté par l'IA 6. Approche pragmatique : modèles de référence simples d'abord, complexité justifiée 7. Expérience confirmée auprès d'équipes opérationnelles ou métier, avec capacité à expliquer clairement et poser les bonnes questions 8. Français et anglais professionnels (échanges, code, documentation) 9. Autonomie dans l'exécution et alignement avec l'équipe 10. Apprécié : Machine Learning sur données tabulaires, optimisation sous contraintes, expérience en procédés industriels, plans d'expériences, MLOps, expérience en conseil ou contact client EUR Français Machine learning Anglais Intelligence artificielle Test driven development (TDD) Création d'une base documentaire Recettes Python Autonomie ## Description Les prédictions reposent sur des modèles de Machine Learning par cible et par site, et sur un optimiseur soumis à des contraintes de procédé. - Ces modèles doivent être améliorés en visant une progression de l'usage par les malteurs. - La mission s'inscrit dans la feuille de route pilotée par le Lead Data Scientist, en collaboration étroite avec les malteurs et le reste de l'équipe Digital Factory., Améliorer la performance et la fiabilité des modèles. Des modèles plus justes et plus robustes, sur chaque site. - Diagnostiquer les modèles par site, par cible et par type d'orge - Formuler des hypothèses et les valider statistiquement - Fixer des KPIs permettant de mesurer l'impact de l'amélioration - Construire des variables à partir de la connaissance du procédé, en s'appuyant sur l'expertise des malteurs - Faire progresser l'optimiseur de recettes et proposer des plans d'expériences, en validant leur faisabilité avec les malteurs - Mettre les améliorations en production. Du code fiable, livré selon le cycle develop préprod production. - Écrire un code propre, testé, versionné et relu - Contribuer à la qualité des données et au réentraînement des modèles - Suivre les modèles en production (dérive, dégradation) - Travailler avec les malteurs. Faire de leur expertise un atout pour les modèles, et de la solution un outil qu'ils utilisent. - Échanger régulièrement avec les malteurs : restitution des résultats, retours sur les recettes recommandées - Expliquer les recommandations dans leur langage (humidité, couleur, recettes) - Recueillir leurs retours et les traduire en variables et en contraintes - Renforcer l'adoption et l'usage de la solution, au fil des livraisons - Cadrer ce qui est faisable. Des attentes réalistes et des engagements tenus. - Dire clairement aux malteurs ce qui est possible ou non - Sur un sujet complexe, revenir avec une réponse validée plutôt que répondre à chaud - Présenter les résultats de façon claire et constructive : ce qui fonctionne, les limites et les prochaines étapes, en alignant les messages sensibles avec l'équipe Digital Factory - Porter les sujets confiés de bout en bout. Sur des priorités construites avec le lead DS et les parties prenantes. - Apporter des propositions - Représenter l'équipe data sur ses sujets, y compris en l'absence du lead - Remonter les décisions qui sortent du périmètre convenu - Documenter et partager Cadre de la mission - Périmètre, priorités et livrables construits ensemble avec le lead data scientist et les parties prenantes, et ajustés au fil des points de suivi. - Livrables attendus : analyses documentées, améliorations de modèles et de l'optimiseur mises en production, suivi des modèles en production, propositions de plans d'expériences/tests, notes de restitution pour les usines, documentation technique. - Points de suivi réguliers avec le lead data scientist. ## Related Videos - [Effective Machine Learning - Managing Complexity with MLOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/185-effective-machine-learning-managing-complexity-with-mlops) - [Introduction to Azure Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/368-introduction-to-azure-machine-learning) - [Edit Your Future: Queerverse Radical AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/909-edit-your-future-queerverse-radical-ai) - [100 times more frequent deployments: How did we create a high performance team?](https://www.wearedevelopers.com/videos/1069-100-times-more-frequent-deployments-how-did-we-create-a-high-performance-team) - [AI is dead, long live AK](https://www.wearedevelopers.com/videos/1093-ai-is-dead-long-live-ak) - [Let's get visual - Visual testing in your project](https://www.wearedevelopers.com/videos/303-let-s-get-visual-visual-testing-in-your-project) ## Related Articles - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Best Companies to Work For in France: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/189-best-companies-to-work-for-in-france-top-25-companies-in-2023) - [MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/115-mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk)