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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist Sénior (secteur agroalimentaire) - **Company:** MP DATA - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Experience:** Expert - **Salary:** €55,847.0 - €80,263.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Machine Learning Operations - **Published:** September 28, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=38d169d7cef4c04c ## About the Role * 5 ans ou plus d'expérience en Data Science, avec une expérience concrète de mise en production et de maintenance de modèles. * Solides bases en statistiques : tests d'hypothèses, incertitude, distinction entre corrélation et causalité. * Maîtrise de l'écosystème Python. * Expérience significative du TDD et des environnements CI/CD. * Bonne compréhension du développement augmenté par l'IA. * Approche pragmatique : privilégier des modèles de référence simples et n'ajouter de la complexité que lorsqu'elle apporte une réelle valeur. * Expérience confirmée au contact d'équipes opérationnelles ou métier, avec une capacité à vulgariser, questionner et cadrer les attentes. * Français et anglais professionnels. * Autonomie dans l'exécution, avec capacité à s'aligner avec les parties prenantes avant d'engager de nouveaux travaux ou engagements métier. Compétences appréciées * Machine Learning sur des données tabulaires de petite taille, avec variables corrélées. * Optimisation sous contraintes ou recherche opérationnelle. * Expérience dans des environnements industriels, manufacturiers ou agroalimentaires. * Expérience en plans d'expériences sur des procédés réels. * Suivi de modèles en production et pratiques MLOps. * Expérience en conseil ou dans un rôle au contact du client. Rejoignez-nous pour faire avancer la science des données dans un environnement stimulant où innovation rime avec impact ! ## Description Au sein Data factory de notre client( grand groupe international), vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée notamment de Product Owners, UX/UI, Data Engineers, Data Scientists et développeurs FullStack. La mission porte sur une solution Data déjà en production dans des environnements industriels. Elle permet de suivre les chaînes de production, de prédire la qualité et les résultats du procédé, et de recommander des recettes adaptées aux contraintes opérationnelles. Les prédictions reposent sur des modèles de Machine Learning par cible et par site, ainsi que sur un optimiseur soumis à des contraintes de procédé. L'objectif est de renforcer la performance, la robustesse et l'adoption de ces modèles par les équipes opérationnelles. Responsabilités * Améliorer la performance et la fiabilité des modèles * Diagnostiquer les modèles par site, par cible et par type de matière première. * Formuler des hypothèses et les valider statistiquement. * Définir des KPIs permettant de mesurer l'impact des améliorations. * Construire des variables à partir de la connaissance du procédé et de l'expertise métier. * Faire progresser l'optimiseur de recettes et proposer des plans d'expériences, en validant leur faisabilité avec les équipes opérationnelles. Mettre les améliorations en production * Développer 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 et performance. Travailler au contact des équipes métier * Présenter régulièrement les résultats et recueillir les retours terrain. * Expliquer les recommandations dans le langage des équipes opérationnelles. * Traduire les retours métier en variables, contraintes et évolutions de modèles. * Contribuer à renforcer l'adoption et l'usage de la solution. Cadrer les sujets et porter les projets de bout en bout * Identifier clairement ce qui est faisable et poser des attentes réalistes. * Présenter les résultats de façon claire : fonctionnement, limites et prochaines étapes. * Prendre en charge les sujets confiés, formuler des propositions et représenter l'équipe Data sur son périmètre. * Documenter et partager les décisions, analyses et résultats. ## Related Videos - [Effective Machine Learning - Managing Complexity with MLOps](https://www.wearedevelopers.com/videos/185-effective-machine-learning-managing-complexity-with-mlops) - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [Introduction to Azure Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/368-introduction-to-azure-machine-learning) - [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) - [What non-automotive Machine Learning projects can learn from automotive Machine Learning projects](https://www.wearedevelopers.com/videos/397-what-non-automotive-machine-learning-projects-can-learn-from-automotive-machine-learning-projects) - [MLOps - What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/videos/392-mlops-what-s-the-deal-behind-it) ## 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) - [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) - [Jobs in Tech: The State of the European Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/575-jobs-in-tech-the-state-of-the-european-market) - [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market)