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Type de contrat:

CDI

Salaire :

50 000 € – 56 000 € / an

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Sur site

Publié le :

11 septembre 2026

Le besoin


🏢 La Data au cœur du pass Culture

Au pass Culture, la donnée est un levier essentiel pour accomplir notre mission d’intérêt général : rapprocher les jeunes de la culture.

Notre mission avec la Data : collecter, transformer et analyser les données pour décrypter les usages des jeunes, répondre aux grands enjeux de l’organisation et piloter stratégiquement notre activité. Grâce à l’exploitation de ces données, nous développons des algorithmes avancés (personnalisation, recommandation, détection de fraude, etc.) afin de proposer des offres toujours plus pertinentes et variées.

Prêt.e à embarquer pour des défis passionnants et à avoir un impact direct sur des millions de jeunes, en valorisant le plus grand catalogue d’offres culturelles en France ?

🏢 Ton environnement de travail

Tu intégreras la Squad Data Science, une équipe pluridisciplinaire de 6 personnes pilotée par un Lead Data Science et un Product Manager. Cette squad fait partie intégrante de la Tribe Plateforme, qui regroupe trois squads autour de la valorisation des données et au service des autres équipes du pass Culture.

L’objectif de ta squad : valoriser et exploiter la donnée pour booster la pertinence, la découvrabilité de notre catalogue auprès des jeunes via des outils de recommandation en production. Tu auras également à cœur d’imaginer des solutions innovantes pour faciliter le quotidien de nos équipes internes.

🎯 Ton rôle de Data Scientist

Prêt.e à embarquer pour des défis passionnants et à participer à une mission d’intérêt général qui touche des millions de jeunes à travers le plus grand catalogue d’offres culturelles en France ?

En tant que Data Scientist, tu auras un rôle clé pour concrétiser cette vision. En étroite collaboration avec nos équipes Tech, Produit et Ops, tu concevras et déploieras des modèles en production tout en soutenant l’équipe grâce à ton expertise technique.

Tes missions au quotidien :

  • Développement ML : Développer et maintenir les services de Machine Learning (recommandation, fraude, etc.) en synergie avec les équipes Tech/Produit afin de répondre aux enjeux métiers.
  • Innovation Data & LLM : Concevoir de nouveaux services (ML, LLM) pour accompagner les équipes internes (amélioration de nos outils métiers, compréhension fine des comportements utilisateurs, création de nouveaux cas d’usage via LLM).
  • Infrastructure & Fiabilité : Garantir le bon fonctionnement de l’infrastructure et des services data sur GCP, tout en assurant l’intégrité absolue des données stockées.
  • Recherche & Développement : Explorer et développer de nouvelles méthodes d’analyse et d’apprentissage automatique pour encourager la découvrabilité de notre catalogue et la diversification des pratiques culturelles des jeunes.

🛠️ Notre Stack Technique

  • Infrastructure & DevOps : GCP (BigQuery, Vertex AI, GKE…), K8s, Airflow, Terraform
  • Machine Learning & IA : Tensorflow, Scikit-Learn, LanceDB, FastApi, …
  • Langages : Python, SQL- Tu justifies d’au moins 3 ans d’expérience sur un poste similaire.
  • Tu possèdes de solides compétences en Data Science et une expérience avancée dans la création et le déploiement de modèles de Machine Learning / IA en production, tout particulièrement dans des environnements à fort volume de données.
  • Tu maîtrises les langages de requêtage et de programmation, ainsi que les outils clés de l’écosystème IA : Python, SQL, Tensorflow, Transformers, LLM, FastAPI.
  • Tu as une réelle capacité à repérer les opportunités parmi les nouvelles tendances technologiques et à les adapter concrètement à notre contexte opérationnel.
  • Doté.e d’un très bon relationnel, tu sais collaborer efficacement et vulgariser ton travail auprès d’équipes métiers comme techniques.
  • Tu as un véritable intérêt pour la mission d’intérêt général du pass Culture et l’impact de notre produit.- Entretien de préqualification
  • Entretien technique avec l’équipe
  • Entretien de fit avec le reste de l’équipe
  • Entretien avec le responsable data
  • Echange avec le service RH

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