Descriptif du poste: En tant que Data Scientist expérimenté, tes missions seront : * Améliorer les algorithmes et les outils existants permettant d'explorer et d'analyser de plus en plus de données et de fournir des retours précis sur les activités de Teads. * Développer de nouveaux algorithmes et de nouvelles approches pour fournir des prédictions précises et stimuler de nouveaux produits en fournissant des insights métier. * Mettre en œuvre vos algorithmes et modèles de bout en bout. * Collaborer avec une variété d'équipes pour développer des services de la conception à la production. * Veiller à ce que le logiciel soit entre de bonnes mains en écrivant, exécutant et automatisant les tests (unitaires, fonctionnels, de charge...). * Rester à jour avec les dernières technologies en matière d'apprentissage automatique pour s'assurer que nous utilisons toujours les algorithmes de la meilleure classe en fonction du contexte. Profil recherché: Vos compétences et expériences : * Solides compétences en communication, travaillant en collaboration avec l'équipe, capable d'enseigner des concepts et de communiquer clairement sur des sujets complexes à un large public. * Excellentes compétences en résolution de problèmes, et déduction de produits à partir de problèmes spécifiques. * Véritables compétences de scientifique : apprentissage rapide, curiosité, sens du détail, rigueur. * Expérience en statistiques (c'est-à-dire analyse statistique, analyse de régression, ...) et/ou en intelligence artificielle (c'est-à-dire data mining, apprentissage automatique, ...). * Une appétence pour la science des données appliquée à des sujets à forte volumétrie et à faible latence. * Capacité à lire des articles scientifiques, à les analyser de manière critique, et à les mettre en œuvre de manière appropriée. * Bonnes compétences en programmation. * Vous êtes très attentif à l'architecture de votre application, à ses performances, à ses tests, à sa maintenabilité et à sa qualité globale. Points bonus : * Systèmes distribués à grande échelle, architecture orientée services. * Expérience antérieure avec tous ou certains éléments de notre pile technologique (nous utilisons principalement Scala, Spark, Breeze, Kafka, AWS, Jupyter notebooks). * Connaissances en ingénierie des données.