Data Scientist - Pricing & Production ML

Upply; Levallois-Perret; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Upply recherche un référent technique en Data Science pour transformer la donnée en valeur opérationnelle. Vous concevez, industrialisez et déployez des modèles (pricing, scoring, séries temporelles) en collaboration avec les Data Engineers et le Produit.

Vous garantissez la qualité des données, développez les pipelines et établissez des data contracts tout en répondant aux besoins métiers et clients. Autonomie, esprit rigoureux et sens du partage sont attendus.

Qualifications

• Bac+5 en maths appliquées, statistiques, data science, econométrie ou disciplines proches.
• 2-3 ans minimum en Data Science, avec mise en production et maintenance de modèles.
• Maîtrise de Python, SQL et au moins une stack ML (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow).
• Expérience en environnement cloud / data platform (Databricks + Azure) et restitution via dashboard).

Responsabilités

• Concevoir, maintenir et améliorer les modèles de prédiction (pricing, indices, séries temporelles).
• Créer de nouveaux modèles (ML, DL, économétrie, genAI) pour répondre aux besoins produits et clients.
• Assurer l’amélioration continue du code et des modèles (refacto, tests, performance).
• Veiller à la qualité des données et prioriser les besoins en données.
• Co-construire avec les Data Engineers les pipelines de features et de scoring (batch & near real-time).
• Rédiger des Data Contracts et documenter les KPIs et hypothèses.

Connaissances

Stats & ML

Python

SQL

ML frameworks

Anglais

Autonomie

Formation

Bac+5 maths appliquées / data science

Outils

Databricks

Azure

Power BI

Description du poste

Upply recherche un référent technique en Data Science pour transformer la donnée en valeur opérationnelle. Vous concevez, industrialisez et déployez des modèles (pricing, scoring, séries temporelles) en collaboration avec les Data Engineers et le Produit.

Vous garantissez la qualité des données, développez les pipelines et établissez des data contracts tout en répondant aux besoins métiers et clients. Autonomie, esprit rigoureux et sens du partage sont attendus.