Data Scientist - Junior

Job summary
Permanent contract
Paris
A few days at home
Salary: Not specified
Education: Master's Degree
Skills & expertise
Teamwork
Communication skills
TensorFlow
Git
Pytorch
+7

Eridanis
Eridanis

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Questions and answers about the job

The position

Job description

Tu rejoindras le pôle Data & IA d’Eridanis pour contribuer à la conception, l’implémentation et l’amélioration de solutions data, de la collecte au déploiement de modèles.

Voici ce qu’on attend de toi :

  • Réaliser des états de l’art sur des technologies ou usages IA

  • Mettre en place des pipelines de données robustes et automatisés

  • Nettoyer, transformer et valoriser des jeux de données complexes

  • Participer aux sessions de veille IA pour rester à jour sur les tendances

  • Être force de proposition face aux imprévus techniques

  • Te former (et pratiquer) aux méthodes MLOps

Stack technique principale :

  • Langage : Python 3.8+, SQL

  • Data & ML : Pandas, scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, MLflow

  • Ops : Docker, Git, CI/CD

  • Visualisation : Jupyter, Streamlit, Dash

  • Bonus : Spark, Airflow, cloud (AWS/GCP), Flyte


Preferred experience

Tu as une formation Bac+5 (école d’ingénieur ou équivalent universitaire) avec une spécialisation data/IA ou un fort attrait pour ces sujets.

Nous cherchons quelqu’un qui soit :

  • Curieux·se, autonome et rigoureux·se

  • À l’aise avec Python et le traitement de données

  • Capable de s’exprimer clairement, autant à l’écrit qu’à l’oral

  • Prêt·e à apprendre, à se remettre en question et à travailler en équipe


Recruitment process

Notre processus se déroule en trois étapes :

  1. Entretien téléphonique

    Échange général sur ton parcours, tes motivations, ton intérêt pour nos projets.

  2. Exercice d’analyse (IA)

    Tu choisis un sujet d’actualité lié à l’IA et prépares une présentation de 10 minutes (distanciel) pour nous partager ton analyse critique, en mettant en avant ton raisonnement, ta capacité à proposer des pistes d’amélioration et à structurer ton discours.

  3. Exercice technique (si succès à l’étape 2)

    Mise en situation sur un cas réel : résolution en direct d’un problème data/ML, avec restitution et échange à la fin.

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