CDI - Data Scientist - H/F
Les missions / les responsabilités
En tant que Data Scientist Senior, vous jouerez un rôle stratégique dans l'exploitation de la donnée pour générer des insights à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la prise de décision business, participerez au pilotage de projets complexes de modélisation et contribuerez activement à la structure de l'équipe Data Science.
Concevoir, développer et participer à l'industrialisation des modèles prédictifs (machine learning : classification, moteur de recommandation, séries temporelles, …)
Apporter un appui technique aux Data Scientists juniors et contribuer à leur montée en compétences
Collaborer avec les équipes Data Engineering, Etudes, Marketing et DSI pour assurer l'intégration et la valorisation des solutions data
Assurer la qualité, la robustesse et la performance des modèles mis en production
Les principales tâches
Conception et développement de modèles prédictifs
Recueillir, comprendre et formaliser les problématiques métiers
Collecter, nettoyer et préparer des jeux de données complexes
Développer des pipelines de traitement de données et d'apprentissage automatique
Documenter les travaux et promouvoir les bonnes pratiques (code review, MLOps, versioning, reproductibilité…)
Assurer la qualité des modèles en production
Travailler étroitement avec les data engineers pour assurer la fiabilité des pipelines de données en entrée
Communiquer avec les équipes métier pour ajuster les objectifs de performance selon les besoins utilisateurs
Explorer des alternatives algorithmiques plus performantes ou plus stables
Réaliser des recettes en cas de changement de fonctionnalité majeure, pour s'assurer que la qualité des modèles est maintenue
Définir et mettre en œuvre des métriques de performance (ex. précision, rappel, ROC-AUC, RMSE, etc.) pertinentes pour chaque modèle
Déployer des dashboards de monitoring (via des outils comme Looker)
Documenter les incidents et les actions correctives
Assurer une veille technologique constante
Suivi des évolutions en data science, machine learning et IA
Veille sur les outils, frameworks et écosystèmes techniques
Participer à des études ad-hoc
Proposer des modèles statistiques dans le cas d'études rapides (POCs et études ad-hoc)
Collaborer activement avec les data scientists junior, senior et les métiers dans la définition de KPIs adaptés aux études ad-hoc et POCs
Documenter les travaux