RESPONSABILITÉS : Vous intervenez au sein d'un environnement data structuré, en lien étroit avec les équipes métiers et la data platform. Votre rôle consiste à valoriser des gisements de données en mobilisant des compétences scientifiques avancées, tout en intégrant les contraintes et enjeux métier. Missions principales • Explorer et exploiter des flux de données issus de la data platform ou de sources externes • Évaluer la qualité, la richesse et la pertinence des données • Identifier les sources adéquates et formuler des recommandations (consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser) • Concevoir des modèles statistiques et/ou de machine learning • Comparer et évaluer différentes approches de modélisation en fonction du contexte métier • Anticiper les avantages et limites des modèles dans leur environnement d'usage • Industrialiser les réalisations dans la chaîne technologique data ou les intégrer dans le SI métier • Assurer une veille active en recherche & innovation Compétences techniques requises • Maîtrise avancée de Python • Connaissance des bibliothèques de machine learning : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn • Bonne maîtrise des bases de données SQL et NoSQL • Expérience dans la manipulation de grandes volumétries de données Compétences scientifiques • Expertise en algèbre linéaire • Solides bases en probabilités et méthodes statistiques • Bonne compréhension des concepts fondamentaux de l'optimisation Livrables attendus • Scénarios prédictifs • Modèles de machine learning • Présentations structurées des analyses et conclusions • Recommandations exploitables pour les équipes métiers PROFIL RECHERCHÉ : Profil recherché • Expérience significative en data science avancée • Capacité à faire le lien entre expertise scientifique et enjeux métier • Rigueur analytique et esprit critique • Capacité à industrialiser et documenter les travaux réalisés