À propos d'iPepper

iPepper, c'est à la fois une société de conseil et de solutions logicielles. Nous sommes une communauté experte et humaniste qui accompagne les meilleurs Talents de la Data Tech dans leurs missions auprès de clients impactants. Nous croyons que c'est en créant une communauté soudée, épanouie et en perpétuelle évolution que nous répondrons au mieux aux futurs grands enjeux de la DataTech

Le contexte de la mission

Dans le cadre d'un programme stratégique Data & IA, notre client, leader dans son secteur, recherche un(e) Data Scientist Senior pour piloter des projets d'envergure, structurer les bonnes pratiques et accompagner la montée en compétences des équipes. Ce rôle combine expertise technique avancée, leadership méthodologique et capacité à cadrer des problématiques en lien direct avec les enjeux business

Vos missions principales

.Participer activement au pilotage des projets Data Science à fort impact business au sein de l’équipe : contribuer à la définition des besoins métier, développer les modèles, suivre leur mise en production et assurer leur maintenance (retraining, monitoring)

.Concevoir et développer en équipe des modèles de Machine Learning avancés : modèles prédictifs, classification, clustering, NLP, Computer Vision, séries temporelles, systèmes de recommandation

.Contribuer à la définition et à la mise en œuvre des best practices MLOps en collaboration avec l’équipe : versioning des modèles, tracking des expériences, automatisation des pipelines, monitoring en production

.Assurer une veille technologique active et contribuer à l’innovation avec l’équipe : exploration de nouvelles approches, réalisation de POC, participation à des conférences et partage des apprentissages

.Communiquer les résultats et insights de manière claire auprès d'audiences variées (techniques et non techniques)

Compétences techniques requises

.Expertise avérée en Python et son écosystème Data Science : Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

.Maîtrise des frameworks de Deep Learning : TensorFlow, PyTorch ou Keras selon les besoins

.Expérience solide en MLOps : MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, DVC ou équivalents

.Bonne connaissance des environnements cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) et des outils Big Data (Spark, Databricks)

.Maîtrise de SQL et des bases de données relationnelles et NoSQL

.Connaissance des pratiques DevOps : Git, CI/CD, Docker, Kubernetes est un plus

.Solide culture statistique et mathématique : probabilités, tests d'hypothèses, optimisation, feature engineering avancé

Compétences comportementales

.Orientation résultats et sens business développé

Profil recherché

.Formation Bac+5 ou équivalent en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques, Informatique ou école d'ingénieur

.7 à 10 ans d'expérience minimum en Data Science, dont au moins 3 ans sur des projets avec responsabilités étendues

.Expérience avérée dans la mise en production de modèles ML à l'échelle

.Aisance en anglais (à l'écrit comme à l'oral)

.Appétence pour les environnements innovants et les défis techniques