Chez MP Data, nous sommes une équipe passionnée d'experts en données, spécialisée dans l'acquisition, le traitement et la valorisation des données pour nos clients industriels. Depuis 2015, nous mettons notre savoir-faire technique et notre engagement au service de missions et de projets pour les grands groupes. Notre approche repose sur les valeurs d'Excellence, de Partage et d'Engagement. Suite à la forte croissance de MP Data et une forte demande de nos clients dans les Hauts-de-France, nous avons lancé une nouvelle agence à Lille. Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior pour rejoindre notre équipe lilloise. En tant que Data Scientist Senior, vous serez le pilier technique de notre initiative d'industrialisation des prévisions de la demande. Votre objectif sera de garantir la performance, la fiabilité et l'évolutivité de nos solutions de forecasting pour optimiser notre Supply Chain internationale. Vos Responsabilités Clés - Concevoir et Développer : Mener la conception, l'évaluation et le développement de modèles de prévision de la demande complexes (du statistique au Deep Learning et Foundation Models) pour les opérations mondiales - Industrialiser (MLOps) : Construire des pipelines d'intégration et de déploiement continus (Airflow, MLflow) pour l'industrialisation, le monitoring et la maintenance des modèles en production sur Snowflake. - Expertise Métier : Appliquer une expertise approfondie en Time Series Forecasting et Supply Chain / Demand Forecasting pour garantir l'exactitude des prévisions. - Collaborer et Conseiller : Travailler étroitement avec les équipes Supply Chain et IT pour transformer les besoins métiers en solutions Data Science concrètes. Ingénieur d'une grande école (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, .), vous justifiez d'une expérience significative (minimum 3 ans) en Data Science, avec une spécialisation et une expertise avérée en Supply Chain / Demand Forecasting. Expertise en Modélisation : Solide background théorique et pratique en Time Series Forecasting, maîtrisant l'éventail des modèles (statistiques, Machine Learning, Deep Learning). Stack Technique Impérative : Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, statsmodels) Maîtrise de l'orchestration avec Airflow Expertise dans le suivi et la gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow Excellente connaissance de SQL Expérience significative avec un Data Warehouse Cloud comme Snowflake Déroulement des entretiens 1 - Prise de Contact (15min par téléphone) 2 - Entretien avec un Ingénieur d'affaires (45 min) 3 - Test technique 4 - Entretien Technique (1h) 5 - Visite des locaux à Marcq-en-Baroeul et/ou du DataLab à Boulogne-Billancourt