Senior Data Scientist

Contexte

Une grande organisation du secteur retail sport développe un écosystème digital de produits et services à destination de plusieurs centaines de millions d'utilisateurs. Les équipes tech françaises, implantées à Paris et Lille, rassemblent plus de 2 500 experts en software, product et data.

La mission s'intègre au sein d'une équipe Data dédiée à l'information produit et à la qualité de contenu (Product Info & Content), composée de Data Scientists, Data Analysts, BI Engineers, ML Engineers et Data PMs. L'objectif de l'équipe est d'améliorer la qualité de l'information produit à grande échelle grâce à l'IA et à l'analytics.

Missions

• Collaborer avec les PM, ML Engineers et Data Scientists pour identifier les opportunités d'impact business et contribuer à la feuille de route ML.

• Développer des modèles statistiques avancés, de machine learning et des systèmes agentiques de bout en bout.

• Définir des métriques d'évaluation et de monitoring, et appliquer des techniques de validation rigoureuses.

• Accompagner la transition des modèles vers des solutions ML industrialisées et scalables.

• Communiquer les analyses et recommandations aux parties prenantes via des visualisations et présentations claires.

Outils & Environnement

• Python, Spark/PySpark, Databricks, MLflow

• AWS, GCP

• Streamlit, Docker, Kubernetes

• Airflow, GitHub Actions

Conditions de travail

• Localisation : Lille (hybride)

• Seniorité : Senior

• Durée : Mission longue

1. Minimum 4 ans d'expérience en Data Science

2. Maîtrise de Python (Expert), PySpark (Expert), Databricks (Expert), MLflow (Expert)

3. Maîtrise de GCP (Confirmé), AWS (Confirmé), Streamlit (Confirmé), Docker/Kubernetes (Confirmé)

4. Solide expérience en SQL, Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch

5. Compréhension approfondie du deep learning, feature engineering, feature selection et algorithmes d'optimisation

6. Maîtrise du cycle de vie ML (MLOps)

7. Anglais courant requis (contexte international) ; français conversationnel apprécié

8. Aisance au sein d'équipes multidisciplinaires