En tant que Data Scientist Senior, vous serez responsable de concevoir, développer et déployer des solutions d’analyse de données avancées permettant de soutenir les décisions stratégiques de l’entreprise. Vous jouerez un rôle clé dans l’industrialisation des modèles et l’accompagnement des équipes métiers dans une logique d’impact business.

Analyse exploratoire et modélisation prédictive :

• Exploiter de grands volumes de données structurées et non structurées.

• Réaliser des analyses statistiques avancées pour extraire des insights à forte valeur ajoutée.

• Développer des modèles de machine learning / deep learning pour des cas d’usage variés (prédiction, classification, scoring, segmentation, NLP, etc.).

Développement et mise en production des modèles :

• Participer à l’implémentation de pipelines de traitement de données (data pipelines).

• Déployer et maintenir les modèles en production (MLOps).

• Assurer le monitoring, le retraining et la performance continue des modèles.

Collaboration interdisciplinaire :

• Travailler étroitement avec les équipes Data Engineering, Produit, IT et les métiers pour comprendre les besoins et traduire les problématiques business en solutions data.

• Accompagner les utilisateurs métiers dans l’interprétation des résultats et l’appropriation des modèles.

Veille technologique et innovation :

• Assurer une veille active sur les évolutions en data science, IA et outils (Python, Spark, cloud, etc.).

• Proposer de nouvelles approches ou solutions innovantes adaptées aux enjeux de l’entreprise..

Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieur, vous justifiez d’une expérience significative (minimum 5 ans) en Data Science

• Excellente maîtrise de Python (pandas, scikit-learn, numpy, matplotlib, etc.).

• Solide expérience en modélisation statistique et machine learning supervisé et non supervisé.

• Compétences en traitement de données massives : Spark, SQL, cloud computing (AWS, GCP ou Azure).

• Connaissance des outils de versioning (Git), de collaboration(Jupyter, MLflow) et d’industrialisation (API, Docker, CI/CD, MLOps).

• Expérience dans la mise en production de modèles et leur suivi en environnement réel.

• Maîtrise des techniques de data visualisation (matplotlib, seaborn, Plotly, Power BI ou Tableau).

• Entretien de présentation : Présentation de votre parcours, vos motivations et (pré)qualification technique

• Test technique : Test de vos compétences et façon de résoudre des problèmes

• Rencontre des équipes et des locaux MP DATA

• Proposition de collaboration