Lead data scientist F/H

Techna Group; France; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Résumé du poste

Techna Group, au sein de la DSI, renforce son Pôle Data et recrute un Lead Data Scientist F/H. Sous la responsabilité du Responsable Système d’Information, vous assurez la conduite technique du pôle Data (3 talents) et garantissez l’excellence technique tout en pilotant le développement et la R&D.

Vous consacrez 80 % de votre temps à l’expertise: modélisation prédictive (ML/DL), feature engineering et exploitation des données d’essais, capteurs IoT et formulation; 20 % au management: animation

Qualifications

• Expérience en data science avancée et en modélisation prédictive.
• Capacité à faire le lien entre les métiers et les algorithmes.
• Conduite de projets ML du POC à la production dans le Cloud.

Responsabilités

• R&D algorithmique et modélisation prédictive.
• Industrialisation des modèles et automatisation des flux ETL/ELT.
• Gestion d'équipe Data (3 talents) et supervision du Pôle Data.

Connaissances

Machine Learning

Deep Learning

Feature Engineering

Model Validation

Leadership

Mentoring

Outils

Azure

Power BI

ETL/ELT

Description du poste

Afin d'accélérer notre transformation digitale, de renforcer l'exploitation stratégique de nos données et d'intégrer l'intelligence artificielle au cœur de nos solutions, nous renforçons notre Pôle Data au sein de la DSI.

Dans ce cadre, nous recrutons notre futur Lead Data Scientist F/H.

Rattaché(e) au Responsable Système d’Information, vous assurez la responsabilité managériale et opérationnelle du pôle Data (3 talents) tout en restant au cœur de la technique.

Vous bénéficiez ainsi d'un équilibre particulièrement recherché : 80 % de votre temps est consacré à l’expertise technique et à la R&D, et 20 % au management humain et à l’animation de votre équipe.

Vos missions principales :

R&D Algorithmique, Modélisation et Expertise Technique

• Modélisation : concevoir, entraîner, tester et déployer des modèles prédictifs (Machine Learning supervisé/non supervisé, Deep Learning) reliant nutrition, performances zootechniques et santé animale.
• Feature Engineering et Exploration : explorer des jeux de données hétérogènes (essais agronomiques, capteurs IoT d’élevage, données de formulation) et créer les variables explicatives clés.
• Robustesse et Performance : valider rigoureusement les métriques, réduire l'incertitude biologique, garantir l’explicabilité des algorithmes et surveiller l'absence de dérive des modèles en production.

Restitution, Industrialisation et Acculturation métier

• Partenariat avec les métiers : traduire les enjeux stratégiques des Directions métiers (Marchés, Formulation, R&D, Direction) en cas d’usage data à forte valeur ajoutée.
• Passage à l'échelle et Cloud : collaborer étroitement avec la Data Engineer pour industrialiser les flux (ETL/ELT) et déployer les modèles du stade de POC vers nos environnements Cloud (Azure).
• Data Visualisation : concevoir ou superviser le développement de tableaux de bord BI automatisés (Power BI) pour l’aide à la décision interne ou pour les besoins clients.

Management humain et Pilotage du Pôle Data (20 % du temps)

• Animation d'équipe : fixer les objectifs, organiser les rituels collectifs et maintenir une dynamique d'équipe collaborative et bienveillante.
• Mentorat et montée en compétences : accompagner la progression technique de vos collaborateurs, notamment en assurant le coaching du Data Scientist déjà présent.
• Gouvernance et feuille de route : structurer les standards de développement, la qualité documentaire et arbitrer les priorités avec le Responsable SI.