Football Data Scientist H/F - Paris Saint-Germain

Le Paris Saint-Germain redéfinit le football moderne, alliant excellence sur le terrain et quête constante d'innovation. Dans le cadre de notre engagement continu pour un avenir où les décisions fondées sur les données améliorent chaque aspect de la performance et du recrutement, nous recherchons un/e Football Data Scientist F/H pour rejoindre notre Département Data Insights, en soutien à la stratégie sportive de l'Équipe Première à travers des analyses de pointe, de la modélisation et de la visualisation.

MISSIONS :

En tant que Football Data Scientist F/H, vous jouerez un rôle clé dans l'écosystème analytique croissant du PSG. Vous serez responsable de la construction de modèles, de métriques et d'outils qui éclairent la prise de décision dans des domaines tels que la performance, l'analyse de match et le développement des joueurs. En étroite collaboration avec les analystes, les entraîneurs et les data engineers, vous transformerez des ensembles de données complexes en avantage compétitif.

A ce titre, vous serez en charge de :

Concevoir, développer et valider des modèles statistiques et d'apprentissage automatique avancés pour évaluer la performance des joueurs, les styles de jeu et les comportements tactiques.

Explorer et intégrer de nouvelles sources de données, telles que les données positionnelles ou dérivées de la vidéo.

Collaborer avec les départements football et performance, en traduisant les analyses en actions concrètes pour les coachs, le staff performance et le staff médical.

Contribuer au développement continu de la plateforme d'analytique du PSG et des outils associés, en partenariat avec les data engineers.

PROFIL :

Diplôme en Data Science, Informatique, Mathématiques appliquées ou domaine quantitatif équivalent.

Expérience confirmée avec les données footballistiques, notamment les données événementielles (ex : StatsBomb, Opta, Wyscout), de tracking (ex : Hawkeye, Second Spectrum) et contextuelles (ex : charge de travail des joueurs, contexte du match).

Solide maîtrise de la programmation en Python ou R, avec connaissances en SQL et gestion de version (Git).

Expérience dans la construction de modèles de bout en bout : traitement des données, déploiement et validation.

Bonne compréhension des concepts tactiques du football, des phases de match et des indicateurs de performance.

Compétences en visualisation de données et storytelling, avec la capacité de vulgariser des analyses complexes pour un public non technique (ex : avec Plotly, Dash ou Shiny).

Capacité à collaborer dans un environnement exigeant et dynamique.

Excellente maîtrise du français et de l'anglais, à l'oral comme à l'écrit.

Connaissance appréciée de la modélisation spatio-temporelle.

Expérience académique ou en recherche dans le domaine de l'analytique sportive appréciée.

Expérience avec des systèmes temps réel ou des API appréciée.

Connaissance des plateformes d'annotation vidéo ou de l'intégration de flux vidéo et de données appréciée.