Descriptif du poste:\nSalaire: 45 000 € - 60 000 € par an \nTu 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.\nEn tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de : \n* \nConcevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision. \n* \nDévelopper des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d'attrition, d'appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier. \n* \nRéconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases). \n* \nAnalyser 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. \n* \nExplorer l'IA Générative : tester et intégrer des cas d'usage d'IA Générative dans les processus métier. \n* \nIndustrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles. \n* \nAssurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé. \n* \nDocumenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d'analyse avec des recommandations actionnables. \n\nProfil recherché:\n\nConcrètement, qu'est-ce qu'on demande ?\nEn 1er, un savoir-être en phase avec notre culture : \n* \nTu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d'usage concrets. \n* \nTu fais preuve de rigueur scientifique et d'un fort esprit d'analyse. \n* \nTu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier. \n* \nTu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles. \nEn 2nd, un bagage technique solide : \n* \nUne expérience de minimum 5 ans en Data Science et/ou MLOps. \n* \nUne maîtrise avancée de Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy) et des techniques de clustering et de classification. \n* \nUne expérience du développement et du déploiement de modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch). \n* \nUne bonne maîtrise de SQL / BigQuery pour la manipulation de gros volumes de données. \n* \nUne expérience en NLP et manipulation d'API LLM pour l'analyse textuelle. \n* \nUne aisance avec les environnements Cloud (GCP ou équivalent), Git et CI/CD. \n* \nUne connaissance des outils MLOps (Vertex AI Pipelines, MLflow, Docker, Airflow ou équivalents). \nLes petits plus qui feront la différence : \n* \nUne expérience de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly). \n* \nUne connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests). \n* \nUne expérience en observabilité et monitoring de modèles en production. \n* \nUne sensibilité aux enjeux data dans un secteur à forte volumétrie (retail, banque, assurance, industrie...). \nEt surtout, tu as envie de mettre la data science au service d'une meilleure performance et prise de décision business ?\nAlors rejoins-nous et construisons ensemble les modèles prédictifs de demain !\nCe que nous t'offrons \n* \nUn salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences. \n*