Lead Data Scientist

Kaino; Poitiers; Hybride; EUR 55 000 - 75 000; Plein temps

Résumé du poste

Un cabinet de recrutement spécialisé en Data recherche un Lead Data Scientist pour un grand groupe français à Poitiers. Le poste inclut le développement de modèles IA, la structuration d'une équipe et la collaboration avec divers métiers. Idéalement, le candidat dispose d'un Bac+5 et d'une solide expérience en Data Science, avec des compétences en Python, SQL, et MLOps. Une culture avancée de la tech et de la data est offerte, ainsi que la possibilité de travailler à distance 1 à 2 jours par semaine.

Prestations

Culture tech & data avancée

1 à 2 jours de télétravail par semaine

Qualifications

• Expérience significative en Data Science, avec des projets de bout en bout.
• Pratique du MLOps (MLflow, Docker, Airflow…).
• Excellente communication, capacité à vulgariser l’IA auprès des métiers.

Responsabilités

• Développement et industrialisation de modèles IA pour des cas d’usage concrets.
• Structuration d’un pôle Data Science avec recrutement et montée en compétence.
• Collaboration interdisciplinaire avec les équipes Data Engineering et métiers.

Connaissances

Python

SQL

MLOps

TensorFlow

Leadership

Communication

Formation

Bac+5 en mathématiques appliquées, statistiques, machine learning ou équivalent

Outils

MLflow

Docker

Airflow

Snowflake

Power BI

Description du poste

Description du poste

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

Kaino, cabinet de recrutement spécialisé en Data, recherche un Lead Data Scientist en CDI pour un groupe français leader de la distribution multimarques, dans le cadre de la structuration et de la montée en puissance de son pôle Data Science.

Fort d’une organisation très avancée dans la digitalisation de ses métiers et de son SI, ce groupe mise aujourd’hui sur l’intelligence artificielle pour optimiser 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. Vous jouerez un rôle stratégique à la fois 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

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)
• 1 à 2j de Remote par semaine

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