Data Scientist Confirmé(e)/Senior F/H

eXalt; Lyon; On-site; EUR 65,000 - 90,000; Full time

Job summary

eXalt Lyon recherche son/sa futur(e) Data Scientist Confirmé(e) / Senior pour accompagner le développement de nouveaux projets IA à fort enjeu métier, au sein de notre bureau lyonnais.

Responsable de concevoir, tester et déployer des modèles, vous collaborerez avec Data Engineers et ML Engineers pour industrialiser les solutions et accompagner les métiers dans l’exploitation des données.

Qualifications

• 3+ années d’expérience en Data Science.
• Conception, évaluation et mise en œuvre de modèles statistiques et ML.
• Bonne maîtrise de Python et SQL pour l’analyse et le prototypage.
• Bonne connaissance des bibliothèques pandas, NumPy et scikit-learn.

Responsibilities

• Comprendre les enjeux métiers, qualifier les besoins et identifier les cas d’usage en data science et IA.
• Explorer, analyser et préparer les données pour les modèles.
• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML et DL selon le contexte.
• Mettre en œuvre méthodes statistiques: régression, classification, clustering et recommandations.
• Définir des KPI, évaluer la qualité et assurer l’interprétabilité des modèles.
• Prototyper et tester des solutions pour valider faisabilité et pertinence.
• Collaborer avec Data Engineers et ML Engineers pour fiabiliser les données.
• Participer à la mise en production et au monitoring des modèles.
• Restituer les résultats de manière claire aux métiers et parties prenantes.
• Diffuser une culture data et suivre les bonnes pratiques et la veille technologique.
• Assurer qualité, sécurité et conformité des données et modèles.

Skills

Python

SQL

R

Tools

scikit-learn

pandas

NumPy

XGBoost

LightGBM

CatBoost

PyTorch

TensorFlow

Keras

Power BI

Tableau

Looker

Plotly

Spark

Databricks

AWS

GCP

Azure

Snowflake

BigQuery

Redshift

Synapse

PostgreSQL

NoSQL

Git

Docker

MLflow

CI/CD

Job description

eXalt Lyon recherche son/sa futur(e) Data Scientist Confirmé(e) / Senior pour accompagner le développement de nouveaux projets IA à fort enjeu métier, au sein de notre bureau lyonnais.

Au sein d’équipes pluridisciplinaires composées de Data Engineers, Data Analysts, Machine Learning Engineers, Architectes Cloud, Product Owners et équipes métiers, vous intervenez sur la conception, le développement et la mise en production de solutions de valorisation de la donnée.

Vous accompagnez les équipes métiers dans l’identification de cas d’usage data, analytiques et prédictifs, afin de transformer les données en leviers concrets de décision et de performance.

Vos missions principales :

• Comprendre les enjeux métiers, qualifier les besoins et identifier les cas d’usage pertinents en data science et intelligence artificielle

• Explorer, analyser et préparer les données nécessaires à la réalisation des modèles

• Concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles de machine learning et, selon les contextes, de deep learning

• Mettre en œuvre des méthodes statistiques, prédictives, de segmentation, de classification, de régression, de recommandation, de détection d’anomalies ou de prévision

• Définir des indicateurs de performance, évaluer la qualité des modèles et assurer leur interprétabilité lorsque nécessaire

• Réaliser des phases de prototypage et d’expérimentation afin de valider la pertinence et la faisabilité des solutions proposées

• Collaborer avec les Data Engineers et Machine Learning Engineers pour fiabiliser les données et industrialiser les modèles développés

• Participer à la mise en production, au suivi et à l’amélioration continue des modèles : monitoring de la performance, dérive des données et réentraînement

• Restituer les résultats de manière claire et pédagogique aux équipes métiers, techniques et aux parties prenantes

• Participer à la diffusion d’une culture data au sein de l’organisation : partage de connaissances, veille technologique et bonnes pratiques

• Contribuer au respect des exigences de qualité, de sécurité, de confidentialité et de conformité liées à l’utilisation des données et des modèles

Environnements techniques :

Nous sommes ouverts sur les environnements techniques, selon les contextes clients et les projets.

• Langages : Python, SQL, R apprécié

• Data science / Machine learning : scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, CatBoost

• Deep learning : PyTorch, TensorFlow, Keras selon les besoins

• Visualisation / restitution : Power BI, Tableau, Looker, matplotlib, seaborn, Plotly ou équivalent

• Traitement de données : Spark, PySpark, Databricks selon les volumétries et contextes

• MLOps / industrialisation : MLflow, Git, GitLab CI, Docker, CI/CD, APIs

• Cloud : AWS, GCP ou Azure

• Data Warehouse / Lakehouse : Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Synapse selon contexte

• Bases de données : PostgreSQL, SQL Server, Oracle, NoSQL selon contexte

• Méthodologies : Agile, Scrum / Kanban

Nous recherchons avant tout une personne animée par l’esprit et l’ADN d’eXalt, avec l’envie de relever un beau challenge et de rejoindre une aventure humaine et technologique ! Vous justifiez d’au moins 3 ans d’expérience professionnelle en Data Science, avec une expérience concrète dans la conception, l’évaluation et la mise en œuvre de modèles statistiques et de machine learning.Vous aimez analyser les données, comprendre les enjeux métier et transformer des problématiques complexes en solutions data concrètes et mesurables.Très bonne maîtrise de Python pour l’analyse et la préparation de données, ainsi que le développement de modèles.Bonne maîtrise de SQL et capacité à interroger, explorer, croiser et préparer des données issues de sources variées.Expérience avec les bibliothèques de data science et de machine learning : pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou équivalent.Maîtrise des principales approches de modélisation : classification, régression, segmentation, prévision, recommandation, détection d’anomalies ou scoring.Capacité à préparer et fiabiliser les jeux de données : nettoyage, enrichissement, sélection de variables, gestion des valeurs manquantes et contrôle de la qualité.Expérience dans l’évaluation des modèles : définition des métriques, validation, analyse de la performance, interprétabilité et détection de biais.Une expérience en deep learning, notamment avec PyTorch, TensorFlow ou Keras, est appréciée selon les contextes projets.Une connaissance des environnements Big Data et Cloud - Spark, Databricks, Snowflake, AWS, GCP ou Azure - est un plus.Sensibilité aux enjeux d’industrialisation et de cycle de vie des modèles : versioning, reproductibilité, déploiement, monitoring et réentraînement.Capacité à restituer vos analyses et résultats de manière claire, accessible et convaincante auprès d’interlocuteurs techniques comme métiers.Autonomie, rigueur, curiosité, esprit d’analyse, pédagogie et goût du travail en équipe.Bonne maîtrise de l’anglais professionnel appréciée pour intervenir dans des contextes internationaux et sur des documentations anglophones.