Data Scientist ML – Recommandation & Production E2E

Groupe iliad; Paris; Hybride; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail après intégration

RTT et congés payés 25 jours

Compte Épargne Temps

Convention Télécoms

Résumé du poste

Groupe Iliad recrute un Data Scientist pour intervenir sur des projets ML destinés à TRAX et à l’écosystème Free TV, en collaboration avec les Data Engineers et Business Analysts.

Vous accompagnerez les équipes business et produit dans les besoins d’analyse, développerez des modèles robustes et les mettez en production. Travail en équipe, orientation résultats et contexte international seront clés.

Qualifications

• Bac+5 ou équivalent dans le domaine de la data.
• 3 à 5 ans d'expérience en Data Science avec industrialisation d’algorithmes.
• Capacité à construire des algorithmes scalables sur des volumétries élevées et à faible latence.
• Capacité à produire du code robuste et à implémenter des solutions dans un environnement de production (Python, SQL, Git).
• Une expérience ou une appétence pour les systèmes de recommandation est un plus.
• L’anglais est un vrai plus dans un contexte international.

Responsabilités

• Prendre en charge des projets de bout en bout (E2E), de l’extraction à la mise en production de modèles ML.
• Collaborer avec Data Engineers et équipes métiers pour concevoir et déployer des solutions analytiques.
• Développer et industrialiser des modèles ML, assurer le monitoring et l’amélioration continue en production.
• Contribuer au partage des connaissances et au développement de la communauté Data du groupe.

Connaissances

Data Science

Machine Learning

End-to-end ML

Anglais professionnel

Collaboration

Formation

Bac+5 ou équivalent dans le domaine de la data

Outils

Python

SQL

Git

Description du poste

Groupe Iliad recrute un Data Scientist pour intervenir sur des projets ML destinés à TRAX et à l’écosystème Free TV, en collaboration avec les Data Engineers et Business Analysts.

Vous accompagnerez les équipes business et produit dans les besoins d’analyse, développerez des modèles robustes et les mettez en production. Travail en équipe, orientation résultats et contexte international seront clés.