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Publié il y a 8 jours

Data Scientist - Retail & Distribution H/F

Entreprise
Localisation
Lille, Hauts-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior
Rémunération
45 000 - 60 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
53k€
Dans le marché
45k€fourchette habituelle55k€
Cette offre : 53k€

Basé sur 14 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–55k€, médiane 53k€. Cette offre (53k€) est dans la fourchette.

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Description du poste

Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l’IA générative font partie des sujets qui t’animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d’un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l’entreprise.

En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de :

  • Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision.

  • Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d’attrition, d’appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier.

  • Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases).

  • Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance.

  • Explorer l’IA Générative : tester et intégrer des cas d’usage d’IA Générative dans les processus métier.

  • Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles.

  • Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé.

  • Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d’analyse avec des recommandations actionnables.

Exigences du poste

Stack technique :

PlotlyMatplotlibGoogle GeminiTensorFlowGitPyTorchPandasBigQueryNumPyScipyDockerSQLPython

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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