Data Scientist - Retail & Distribution H/F

skiils; Suresnes; Hybride; EUR 70 000 - 100 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle et titre de transport pris en

Télétravail partiel

Résumé du poste

Skiils recherche un Data Scientist / MLOps Engineer pour accompagner sa stratégie data-driven. Vous concevez et déployez des modèles avancés (segmentation, scoring prédictif) et travaillez sur l’industrialisation de pipelines MLOps.

Vous analysez des données multi-sources, explorez l’IA générative, assurez le suivi en production et documentez vos analyses. Profil: 5 à 7 ans d’expérience, forte maîtrise de Python, SQL et outils ML, et sens du travail en équipe dans un environnement agile.

Qualifications

• Expérience 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps.

Responsabilités

• Concevoir des modèles de segmentation avancés (RFM, comportementales).
• Développer des modèles de scoring prédictif (attrition, valeur, risque).
• Réconcilier des données multi-sources et déduplication.
• Analyser les irritants et impact sur satisfaction et performance.
• Explorer l’IA Générative et cas d’usage métiers.
• Industrialiser et déployer des pipelines MLOps en production.
• Assurer monitoring, drift et réentraînement automatisé.
• Documenter méthodologie et résultats avec recommandations.

Connaissances

Data Science

MLOps

Python

SQL

BigQuery

NLP

Cloud (GCP)

Git

CI/CD

RFM et segmentation

Outils

Scikit-learn

Pandas

NumPy

SciPy

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Vertex AI Pipelines

MLflow

Docker

Airflow

Description du poste

Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l’IA générative font partie des sujets qui t’animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d’un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l’entreprise.

En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de :

• Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision.
• Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d’attrition, d’appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier.
• Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases).
• Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance.
• Explorer l’IA Générative : tester et intégrer des cas d’usage d’IA Générative dans les processus métier.
• Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles.
• Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé.
• Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d’analyse avec des recommandations actionnables.

Concrètement, qu’est-ce qu’on demande ?

En 1er, un savoir‑être en phase avec notre culture :

• Tu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d’usage concrets.
• Tu fais preuve de rigueur scientifique et d’un fort esprit d’analyse.
• Tu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier.
• Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles.

En 2nd, un bagage technique solide :

• Une expérience de 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps.
• Une maîtrise avancée de Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy) et des techniques de clustering et de classification.
• Une expérience du développement et du déploiement de modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch).
• Une bonne maîtrise de SQL / BigQuery pour la manipulation de gros volumes de données.
• Une expérience en NLP et manipulation d’API LLM pour l’analyse textuelle.
• Une aisance avec les environnements Cloud (GCP ou équivalent), Git et CI/CD.
• Une connaissance des outils MLOps (Vertex AI Pipelines, MLflow, Docker, Airflow ou équivalents).
• Les petits plus qui feront la différence :
• Une expérience de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
• Une connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests).
• Une expérience en observabilité et monitoring de modèles en production.
• Un sensibilité aux enjeux data dans un secteur à forte volumétrie (retail, banque, assurance, industrie…).

Ce que nous t’offres

• Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences.
• Des projets data à forte valeur ajoutée, au sein d’environnements techniques modernes et innovants.
• Une montée en compétences continue sur les technologies Data Science et IA les plus recherchées du marché.
• Une mutuelle et un titre de transport pris en charge à 100 %.
• Du télétravail partiel pour favoriser un bon équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
• Et surtout, l’opportunité de rejoindre une équipe d’experts passionnés par la Data et l’IA.