Data Scientist Senior

Les Priorités Peuvent Évoluer Dans Un Environnement Aussi Dynamique Que Le Nôtre. Ce Poste Comprend Donc, Sans S'y Limiter, Les Responsabilités Suivantes

• Être l'expert de confiance chargé de faire évoluer notre feuille de route Data Science pour l'ensemble des logiciels et des analyses d'ingénierie
• Développer des travaux de recherche innovants permettant de déduire qualitativement des enseignements à partir de données comportementales afin d'influencer directement la conception des fonctionnalités, les modèles économiques, les processus opérationnels, l'UX et les heuristiques clients
• Concevoir et déployer des modèles prédictifs et des simulations pour optimiser les décisions business, le développement produit et les opérations, en particulier autour du développement d'agents IA
• Construire et concevoir des systèmes de Machine Learning — modèles probabilistes, filtrage collaboratif, apprentissage par renforcement — pour alimenter les fonctionnalités embarquées et IoT
• Construire et concevoir des systèmes GenAI — LLM, RAG — pour favoriser l'adoption de l'IA dans les équipes métiers et produits
• Faire évoluer la plateforme et la méthodologie d'expérimentation pour permettre des tests agiles mais sûrs de toutes les fonctionnalités logicielles
• Démocratiser et partager les apprentissages en contribuant à un référentiel d'apprentissage centralisé et à un blog externe
• Fournir un leadership technique aux autres data scientists, quels que soient leurs parcours, via des revues de code
• Comprendre les besoins des parties prenantes et les accompagner dans la formulation des questions de recherche et des méthodologies associées
  
  

Les Meilleurs Performeurs Démontreront

• Une capacité constante à identifier et satisfaire les besoins des autres au sein de l'équipe et dans toute l'entreprise
• Une influence réussie auprès de pairs non techniques et de la direction pour générer des changements significatifs
• Un impact mesurable sur l'engagement client grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développés
• Un impact mesurable sur les revenus grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développés
• Un impact mesurable sur l'expérience client grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développés
• Des déductions qualitatives et quantitatives issues de l'expérimentation conduisant à l'optimisation produit
  
  

Profil

Diplôme universitaire (BA/BSc) avec spécialisation technique (Statistiques, Informatique, Physique, Ingénierie, IA générative, etc.)

• Plus de 10 ans d'expérience en analytics avancées / data science / IA
• Excellentes compétences techniques en Python/R, SQL, et expérience dans des produits pilotés par IA/ML
• Connaissance des statistiques avancées, des algorithmes ML et des modèles d'IA générative
• Expérience des technologies analytiques distribuées — Spark, Hive, Presto
• Compétences démontrées en programmation appliquée à la data science
• Expertise dans la construction d'un récit à partir de données et dans la communication efficace des résultats
• Expertise en NLP ou en méthodologies LLM & RAG
• Maîtrise des méthodologies d'expérimentation et d'inférence causale
• Expérience complète en modélisation prédictive et prescriptive / machine learning
• Solide sens produit, compréhension de l'engagement utilisateur et des stratégies de monétisation logicielle
  
  

Diplôme avancé en data science ou domaine connexe :

• Participation active dans l'industrie, avec reconnaissance pour l'application de la science dans votre domaine
• Compétences multidimensionnelles — data science & IA, expérimentation, analyse, ingénierie, etc.
• Connaissance des principales architectures de deep learning et d'IA générative
• Être un champion reconnu des bonnes pratiques au sein des équipes analytics, data et ingénierie
  
  

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