POSTE : Data Scientist Senior H/F DESCRIPTION : Offre d'emploi : Data Scientist Senior (H/F) Lieu : Paris Télétravail : 2 jours de TT, 3 jours sur site Type de contrat : CDI (Freelance non accepté) Rémunération : Jusqu'à 65 K€ selon profil Démarrage : Dès que possible Expérience requise : Profil senior avec une forte expertise en Data Science, Machine Learning et industrialisation MLOps Durée : Mission longue À propos du poste : Secteur d'activité : Bancaire Objectifs principaux : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA dans le cadre d'un programme stratégique, visant à améliorer l'expérience digitale des clients sur une application mobile. Rôle au sein de l'équipe : Intégrer le Chapitre Data et collaborer avec plusieurs squads (6 squads) dans un environnement agile, orienté API et event-driven, avec des exigences élevées en termes de performance, sécurité et qualité. Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior pour intervenir sur des cas d'usage à forte valeur business, de la phase de cadrage jusqu'à la mise en production et au RUN des modèles. Vous serez un acteur clé dans la conception algorithmique, tout en assurant un rôle de relais entre les équipes métiers, techniques et produits. Vos missions : - Data Science & Modélisation : Travailler avec les squads sur les cas d'usage métier : cadrage, choix des algorithmes, identification des données pertinentes et approche méthodologique. - Exploration & Prototypage : Analyser les données, expérimenter différents modèles, évaluer leurs performances et valider les hypothèses. - Développement & Industrialisation : Optimiser les modèles, construire les pipelines de données, déployer en production et mettre en place des dispositifs de monitoring. - Innovation & Algorithmes : Développer des modèles de prédiction, de recommandation ou d'optimisation (recherche, ciblage, anticipation des tendances). - MLOps & RUN : Industrialiser le déploiement des solutions ML/IA sur les différents environnements et assurer leur maintien en conditions opérationnelles. - Communication & Vulgarisation : Présenter et expliquer les résultats à un public non technique (métiers, PO, stakeholders). Environnement technique (Stack) : - Langages : Python, Scala, Bash - Data & Traitement : Spark, calcul distribué - Cloud & Plateformes : AWS (SageMaker), Kubernetes, Cloudera - Bases de données : SQL / NoSQL - Machine Learning : Scikit-learn, Pandas, NumPy, PySpark, autres frameworks ML - Industrialisation : CI/CD, Git, tests unitaires, pipelines MLOps Profil recherché : - Forte expertise en Data Science et Machine Learning (conception, entraînement, optimisation de modèles) - Expérience significative en industrialisation de modèles (MLOps) et mise en production - Maîtrise des environnements distribués (Spark) et des plateformes data modernes - Capacité à évoluer dans un environnement Agile multi-squads - Solides compétences en gestion de projet (cadrage, suivi, animation, reporting) - Excellente capacité d'analyse et de synthèse Soft skills : - Forte sensibilité aux enjeux métiers, notamment bancaires - Excellente communication pour vulgariser des sujets complexes - Rigueur, esprit critique et sens de l'organisation - Aisance relationnelle pour interagir avec des équipes transverses Atouts supplémentaires : - Connaissance du secteur bancaire (RGPD, produits financiers, conformité, risques) - Expérience sur des architectures orientées API et event-driven - Appétence pour les problématiques d'expérience utilisateur digitale PROFIL : Profil recherché : - Maîtrise confirmée des pipelines de données sous Azure et du développement Python. - Capacité à travailler dans un environnement Agile avec une forte culture Software Craftsmanship. - Anglais courant impératif (contexte international). - Sens de la communication pour interagir efficacement avec les métiers et les rôles transverses. Atouts supplémentaires : - Des connaissances en Data Science sont un plus pour collaborer sur les sujets de contextualisation de données.