Data Scientist - Retail & Distribution H/F - CDI

Salaire: 45 000 € - 60 000 € par an Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l'IA générative font partie des sujets qui t'animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d'un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l'entreprise. En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de :

• Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision.

• Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d'attrition, d'appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier.

• Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases).

• Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance.

• Explorer l'IA Générative : tester et intégrer des cas d'usage d'IA Générative dans les processus métier.

• Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles.

• Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé.

• Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d'analyse avec des recommandations actionnables. Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ? En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :

• Tu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d'usage concrets.

• Tu fais preuve de rigueur scientifique et d'un fort esprit d'analyse.

• Tu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier.

• Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles. En 2nd, un bagage technique solide :

• Une expérience de 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps.

• Une maîtrise avancée de Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy) et des techniques de clustering et de classification.

• Une expérience du développement et du déploiement de modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch).

• Une bonne maîtrise de SQL / BigQuery pour la manipulation de gros volumes de données.

• Une expérience en NLP et manipulation d'API LLM pour l'analyse textuelle.

• Une aisance avec les environnements Cloud (GCP ou équivalent), Git et CI/CD.

• Une connaissance des outils MLOps (Vertex AI Pipelines, MLflow, Docker, Airflow ou équivalents). Les petits plus qui feront la différence :

• Une expérience de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly).

• Une connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests).

• Une expérience en observabilité et monitoring de modèles en production.

• Une sensibilité aux enjeux data dans un secteur à forte volumétrie (retail, banque, assurance, industrie.). Et surtout, tu as envie de mettre la data science au service d'une meilleure performance et prise de décision business ? Alors rejoins-nous et construisons ensemble les modèles prédictifs de demain ! Ce que nous t'offrons

• Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences.

• Des projets data à forte valeur ajoutée, au sein d'environnements techniques modernes et innovants.

• Une montée en compétences continue sur les

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