Descriptif du poste:\n\nVous souhaitez travailler sur des problématiques algorithmiques complexes, concevoir des modèles de Machine Learning robustes et participer à leur mise en production dans des environnements à grande échelle ?\nNous recherchons un(e) Data Scientist / ML Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant analyse de données, modélisation, expérimentation et industrialisation.\nAu sein d'un environnement technique stimulant, vous participerez à la conception de solutions fondées sur les données, depuis les phases de recherche et de prototypage jusqu'au déploiement des modèles en production.\nVos missions\nAu sein d'une équipe Data, vous serez amené(e) à :\n* \nÉtudier des problématiques métier complexes à partir de grands volumes de données.\n* \nExplorer différentes approches statistiques et algorithmiques afin d'identifier les solutions les plus pertinentes.\n* \nConcevoir et expérimenter des modèles prédictifs ou d'aide à la décision.\n* \nRéaliser des preuves de concept (PoC) et évaluer leurs performances.\n* \nDévelopper des pipelines de traitement et d'exploitation de données.\n* \nIndustrialiser les modèles retenus et accompagner leur déploiement.\n* \nAssurer le suivi des performances et l'amélioration continue des solutions mises en oeuvre.\n* \nCollaborer étroitement avec les équipes Data et Engineering pour garantir la robustesse et la scalabilité des développements.\nStack technique\n* \nPython\n* \nSpark / PySpark\n* \nScala\n* \nDatabricks\n* \nAWS\n* \nTerraform\n* \nGit\n\nProfil recherché:\n\nParlons de vous\nIssu(e) d'une formation supérieure en informatique, mathématiques appliquées, statistiques, recherche opérationnelle ou domaine équivalent, vous disposez d'une expérience significative en Data Science et Machine Learning.\nVous vous reconnaissez dans plusieurs des points suivants :\n* \nSolides connaissances en mathématiques, probabilités, statistiques et algorithmique.\n* \nMaîtrise de Python appliqué à la Data Science.\n* \nExpérience dans la conception, l'évaluation et l'optimisation de modèles de Machine Learning.\n* \nCapacité à transformer un prototype en solution industrialisée.\n* \nConnaissance des environnements Cloud, idéalement AWS.\n* \nExpérience des traitements distribués et des environnements Big Data.\n* \nAppétence pour la recherche, l'expérimentation et l'analyse approfondie de problématiques complexes.\nCe qui fera la différence :\n* \nUne expérience sur des systèmes de recommandation, de classement, de scoring ou de prédiction.\n* \nUn parcours académique à dominante mathématique ou scientifique.\n* \nUne expérience dans des environnements orientés recherche et innovation.\n* \nUne forte culture de l'expérimentation et de la mesure de performance.