Senior Data Scientist - CDI

Contexte

Une grande entreprise spécialisée dans le secteur du sport accélère sa transformation pour devenir une plateforme numérique sportive de référence. L’objectif est de permettre aux clients de découvrir un univers à travers des expériences multidimensionnelles autour du sport, en créant un écosystème ouvert connectant des acteurs et services tiers de manière sécurisée et optimale.

L’équipe Digital In Store - Data contribue à révolutionner les activités en magasin en fournissant des insights aux équipes digitales et en améliorant l’écosystème d’outils en magasin. Elle permet aux utilisateurs internes d’avoir un impact business et une performance opérationnelle plus importants grâce à l’utilisation de la donnée et de solutions innovantes.

Le consultant peut être basé à Lille.

Missions

Votre rôle en tant que Senior Data Scientist (3 à 7+ années d’expérience) consiste à concevoir, développer et déployer des solutions avancées répondant à des problématiques business réelles, en exploitant des techniques d’IA de pointe dans les domaines suivants :

• Traitement audio :

  • Développer et déployer des modèles d’analyse audio pour la reconnaissance vocale, la classification des sons ou la détection d’événements audio.

  • Construire des pipelines de traitement audio en temps réel et en batch, intégrés aux produits et services.

  • Collaborer avec les équipes pour exploiter les insights issus de l’audio afin d’améliorer l’expérience utilisateur et les résultats business.

• LLM/NLP :

  • Fine-tuner, déployer et optimiser des modèles de langage de grande taille pour des cas d’usage réels tels que les chatbots, la recherche sémantique ou la classification de textes.

  • Exploiter des frameworks de pointe (par exemple, OpenAI, Hugging Face) pour garantir des performances robustes et une bonne scalabilité.

  • Collaborer avec les ingénieurs pour intégrer les solutions NLP dans les produits et suivre en permanence les avancées du domaine.

• Computer Vision :

  • Concevoir et implémenter des modèles de computer vision (détection d’objets, reconnaissance d’images, segmentation) pour des applications en temps réel et en batch.

  • Contribuer à l’intégration de fonctionnalités d’IA visuelle dans les produits et les processus métier en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.

  • Rester à la pointe des avancées en computer vision et deep learning afin de favoriser l’innovation.

• Forecasting :

  • Construire et déployer des modèles de séries temporelles pour prévoir des indicateurs business clés (tendances, ventes, demande).

  • Appliquer des techniques statistiques et de machine learning avancées, en exploitant lorsque pertinent des features provenant d’autres domaines de l’IA (par exemple, computer vision).

  • Travailler étroitement avec les parties prenantes pour transformer les prévisions en insights business actionnables et améliorer continuellement les performances des modèles.

• Collaboration & communication :

  • Collaborer avec les équipes produit, engineering et opérations pour définir les besoins en données et intégrer efficacement les solutions d’IA.

  • Communiquer clairement sur des sujets techniques complexes auprès d’interlocuteurs techniques et non techniques.

  • Garantir la reproductibilité et la maintenabilité grâce à une documentation appropriée des méthodologies et des résultats.

Outils & Environnement

• Expertise en Python avec une solide expérience en machine learning et data science.

• Maîtrise des méthodes statistiques, tests d’hypothèses, A/B testing.

• Connaissance approfondie de MLOps, conteneurisation, orchestration, CI/CD, Infrastructure as Code, déploiement de modèles à l’échelle de la production.

• Autonomie sur le monitoring, logging, scalabilité, optimisation des performances, parallélisation et backtesting automatisé.

• Utilisation de frameworks NLP tels que OpenAI, Hugging Face.

• Environnements de développement et déploiement adaptés aux projets IA avancés.

Conditions de travail

• Contrat : Consultant senior (3 à 7+ années d’expérience).

• Lieu : Lille ou Paris.

• Domaine : Data science, machine learning appliqués au retail et à l’expérience client en magasin.

• Langues : Maîtrise courante du français et de l’anglais.

• Profil Lillois