POSTE : Tech Lead Data Scientist H/F DESCRIPTION : Rejoignez nous et devenez le moteur de l'industrialisation des modèles ML de l'expérimentation à la mise en production. Référent(e) technique, vous apportez rigueur, outils et bonnes pratiques pour fiabiliser, standardiser et accélérer le travail des Data Scientists. Vous incarnez la culture Clean Code et MLOps. MISSIONS - MLOps & industrialisation : concevoir et maintenir des pipelines ML robustes sur AWS SageMaker, déployer des modèles en production (API, batch), assurer monitoring et scalabilité ; - Coaching & outillage : accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques de développement, créer des templates et librairies réutilisables ; - Référent technique : binôme des Data Scientists pour rendre les modèles production-ready ; - Veille & amélioration continue : proposer des évolutions sur l'écosystème AWS et la stack technique. NOTRE STACK AWS (SageMaker, S3, Lambda, CDK, Feature store, ), Python, SQL, TypeScript, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow, Git, Docker, CI/CD PROFIL - Bac +5 en Informatique, Data Science, ou équivalent - 5 à 8 ans d'expérience (ML Engineer, Data Engineer ML, Software Engineer en équipe Data) - Maîtrise de Python, AWS SageMaker et des bonnes pratiques de dev (tests, CI/CD, Git, Docker) - Expérience avérée en déploiement et maintenance de modèles ML en production - Pédagogie, goût du partage et appétence pour les challenges data Une expérience en e-commerce, recommandation, GenIA/LLM, fraude detection, ranking ou dans la création de templates/outils internes est un vrai atout ! DES PROJETS AMBITIEUX - Des projets data variés à fort impact (pricing, ranking, recommandation, fraude, GenIA) - Une équipe experte et bienveillante, dans un environnement agile - Package attractif (fixe + variable) - Avantage : prime de participation, tickets-restaurant, mutuelle familiale, 2 jours de télétravail/semaine PROCESS RECRUTEMENT - Entretien RH (30 min) - Entretien technique avec Wilfried, Head of Data Science (1h) - Atelier technique (cas pratique ou review de code) (1h30) - Entretien final avec Benoit, Head of Data (1h) PROFIL :