Lead Data Scientist

Kaino; Nanterre; Hybride; EUR 110 000 - 140 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Télétravail 2 jours/semaine

Résumé du poste

Kaino recherche un Lead Data Scientist pour piloter la transformation data et IA du groupe. Vous cadrerez et développerez des modèles IA, en assurant leur industrialisation avec les équipes Data Engineering et BI.

Vous encadrerez une petite équipe et garantirez la qualité des livrables tout en guidant les métiers sur les usages IA. Le poste implique une collaboration transversale avec Marketing, Retail et Finance, et une culture orientée résultats.

Qualifications

• Bac+5 en mathématiques appliquées, statistiques, ML ou équivalent.
• Expérience significative en Data Science et projets de bout en bout.
• Maîtrise de Python, SQL, TensorFlow et outils Cloud/Data Warehouse.

Responsabilités

• Développement et industrialisation de modèles IA pour cas d’usage concrets.
• Structuration et leadership du pôle Data Science (2–3 Data Scientists).
• Supervision de la qualité des livrables et intégration dans les processus métiers.
• Veille technologique et propositions de cas d’usage à fort impact métier.

Connaissances

Leadership

Data Science

Communication

Gestion de projet

Vision stratégique

Formation

Master 2 en mathématiques appliquées / statistiques / ML

Outils

Python

SQL

TensorFlow

MLflow

Docker

Airflow

Snowflake

Power BI

Description du poste

Description du Poste

• Lead Data Scientist
• Secteur : Distribution Multimarques
• CDI – Client Final

Le poste est à pourvoir dans un groupe français leader, spécialiste du retail, qui vise à structurer et à faire croître son pôle Data Science. L’organisation ambitionne d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer ses performances sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

Missions

En tant que Lead Data Scientist, vous serez au cœur de la transformation data & IA du groupe et jouerez un rôle à la fois stratégique, technique et managérial.

Développement & Industrialisation de modèles IA

• Cadrage, conception et développement de modèles répondant à des cas d’usage concrets : prévision des ventes, scoring crédit, détection de churn, optimisation des stocks, valorisation d’actifs.
• Industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Engineering, selon les meilleures pratiques MLOps (monitoring, CI/CD, scalabilité).

Structuration du pôle Data Science

• Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et vision du pôle.
• Recrutement, encadrement et montée en compétence d’une équipe de 2 à 3 Data Scientists.
• Supervision de la qualité des livrables et de leur intégration dans les processus métiers.

Collaboration interdisciplinaire et stratégique

• Travail en synergie avec les équipes Data Engineering, Analytics, Data Quality ainsi que les directions métiers (Marketing, Retail, Finance, RH).
• Cadrage des projets IA en autonomie avec les métiers, avec une forte culture du résultat et du concret.

Innovation & Veille technologique

• Veille active sur les innovations en IA, Data Science et MLOps.
• Propositions régulières de nouveaux cas d’usage IA à fort impact métier.

Stack envisagée

Python, SQL, MLflow, Docker, Snowflake, Airflow, Sifflet, Power BI (ouverte à vos propositions).

Profil recherché

• Bac+5 en mathématiques appliquées, statistiques, machine learning ou équivalent.
• Expérience significative en Data Science, avec des projets de bout en bout.
• Maîtrise de Python, SQL, TensorFlow, et outils Cloud ou Data Warehouse (Snowflake, etc.).
• Pratique du MLOps (MLflow, Docker, Airflow).
• Leadership naturel, envie de construire une équipe et de faire monter les talents.
• Excellente communication, capacité à vulgariser l’IA auprès des métiers.

Pourquoi les rejoindre ?

• Enjeux stratégiques forts autour de l’IA dans un grand groupe.
• Création et structuration d’un pôle Data Science.
• Culture tech & data avancée (équipe dédiée, infrastructure solide, stack moderne).
• Télétravail : 2 jours par semaine.