DESCRIPTIF DE L'OFFRE

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Rattaché(e) au département Data et Innovation IT et plus précisément au sein du pôle Data Science, vos principales missions seront les suivantes :

Mise en oeuvre des projets de Data Science pour toutes les directions de l'entreprise (Marketing, Finance, Supply Chain ,...) :

- Transformer les besoins métier (Marketing, Finance, Supply Chain, etc.) en problématiques data.
- Construire des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning (segmentation, scoring, séries temporelles, prévisions des ventes, SVM, boosting, réseaux de neurones, ...).
- Assurer l'industrialisation et le monitoring des modèles déployés.
- Restituer les résultats aux équipes métier en vulgarisant les concepts techniques afin de favoriser leur compréhension et adoption.

Maintenance évolutive et corrective des solutions développées :

- Prendre en main les projets existants (personnalisation des offres, prévisions de ventes, ...), afin d'assurer leur maintenance et leur évolution en fonction des besoins métiers.
- Proposer et mettre en oeuvre des optimisations pour améliorer les performances des modèles déployés.

Veille technologique et innovation

- Assurer une veille active sur les nouvelles technologies et méthodes en data science, et être force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodologies à utiliser
- Explorer et implémenter des solutions basées sur l'IA générative pour répondre à des cas d'usage innovants au sein de l'entreprise.

Accompagnement et démocratisation de la data :

- Contribuer à la diffusion de la culture data en étant un relais actif au sein de l'entreprise, en participant à la démocratisation de la data science et en étant force de proposition sur les sujets à actionner
- Accompagner ponctuellement les directions métier sur les sujets de data analyse (mise à disposition et vérification de la qualité de la donnée, analyse ad'hoc, mise en place de reporting sous MicroStrategy, ..)

Démarrage dès que possible !

Vous êtes une personne rigoureuse, curieuse, autonome et vous avez une aisance relationnelle.

Vous êtes reconnu pour vos compétences techniques :

- Maîtrise des langages tels que SQL et Python et des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Maîtrise des principales méthodes statistiques (statistique descriptive et inférentielle, segmentation, scoring, durée de vie, séries temporelles...) de machine learning et de deep learning
- Connaissance d'outils de data visualisation
- Sensibilité Métier / Bonne compréhension des enjeux / Capacité de vulgarisation
- La connaissance de Dataiku serait un plus
- Une première expérience (stages) dans le domaine de la data science serait aussi un plus

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