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Publié il y a 9 jours

Data Scientist confirmé (H/F/X)

Entreprise
QwantRecrute en direct
Localisation
Paris, Ile-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Mid
Rémunération
55 000 - 70 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
50k€
Au-dessus du marché
45k€fourchette habituelle54k€
Cette offre : 63k€

Basé sur 24 offres pour ce poste (Mid, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–54k€, médiane 50k€. Cette offre (63k€) est au-dessus de la fourchette.

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Description du poste

En tant que Data Scientist chez Qwant, vous transformerez des problématiques complexes en solutions opérationnelles qui améliorent directement l’expérience utilisateur et les indicateurs clés de nos produits.

En étroite collaboration avec les autres profils Data, les ML Engineers, les Product Managers et les équipes Backend, vous êtes en charge de tout le cycle de vie des solutions que vous mettez en place : découverte, mise en œuvre, gestion de projet, observabilité et monitoring de la qualité, maintenance et évolutions.

Notre stack cible (Data Platform, Iceberg, MLOps) est en cours de construction. Si vous cherchez un système où tout est déjà parfait et aseptisé, ce poste n’est pas pour vous.
Nous cherchons quelqu’un qui n’a pas peur de mettre les mains dans le cambouis avec nous pour finir de construire ces pipelines propres. Si vous voulez être l’un des architectes de cette bascule tech, résoudre des problèmes de plomberie data complexes et avoir un impact massif sur un produit souverain, vous allez vous amuser …

Dans ce rôle, vous serez amené(e) à :

  • Piloter des projets de bout en bout : gérer l’intégralité du cycle de vie des projets, de la phase de découverte et d’analyse des besoins jusqu’au déploiement, au monitoring de la performance (business et technique) et à la maintenance.

  • Concevoir et déployer des modèles : concevoir, construire et mettre en production des modèles de Machine Learning afin d’améliorer directement nos produits : ranking, compréhension des requêtes et des documents, extraction de signaux, génération et fine-tuning d’embeddings.

  • Automatiser les capacités internes : mettre en œuvre des solutions intelligentes pour automatiser certains processus, comme le monitoring de la qualité en temps réel ou l’utilisation de LLMs pour l’annotation et l’évaluation (ex. : LLM judges).

  • Collaborer à 360° : travailler au sein de l’équipe Data et en étroite collaboration avec les ML Engineers (industrialisation), les Software Developers (intégration) ainsi que les équipes DevOps/Infra (scalabilité).

  • Contribuer à la stratégie produit et business : agir en véritable partenaire en utilisant votre expertise data et votre vision business afin d’éclairer les décisions et contribuer à la roadmap produit.

Exigences du poste

Stack technique :

KubernetesMetabaseXGBoostPyTorchStreamlitApache KafkaPySparkSQLPython

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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