Data Scientist H/F - MP Data

MP DATA est une société spécialisée dans l'acquisition, le traitement, et la valorisation des données.
Depuis sa création en 2015, MP DATA accompagne ses clients, majoritairement industriels, dans le management de leur performance et l'exploitation de leur données.

Les collaborateurs, tous issus de grandes écoles, incarnent au quotidien les valeurs d'Excellence, de Partage et d'Engagement.
Ils associent savoir-faire technique, méthodologie et passion et mettent leurs compétences au service de missions et projets au sein de grands groupes français.

MP DATA accompagne ses clients sur toute la chaine au travers de 3 pôles d'expertise : Conseil et Stratégie, Infrastructure & CloudOPS, Data Science.

Chez MP DATA, les équipes commerciales cherchent des missions en fonction des envies des collaborateurs et non pas l'inverse. Les consultants sont accompagnés dans tous leurs projets, de la mobilité géographique, au changement de secteur d'activité en passant par le développement de nouvelles compétences. Rejoindre MP DATA, c'est la garantie de travailler sur des sujets passionnants avec un cadre technique fort.

Pourquoi nous rejoindre ?

- Des projets techniques exigeants au coeur des environnements industriels.
- Une culture orientée expertise, excellence technique, bienveillance et autonomie.
- Des perspectives d'évolution rapides selon vos envies (expertise, lead technique, pilotage...).
- Un environnement flexible, dynamique, avec une équipe soudée et passionnée.
- Une implantation locale forte à Toulouse, combinée à une vision innovante dans la Data.En tant que Data Scientist, vous serez responsable du développement de modèles avancés et de leur intégration dans des pipelines de production, en collaboration étroite avec les Data Engineers, ML Engineers et équipes métier.

Vos missions incluront :

- Développement & Modélisation

- Concevoir, développer et optimiser des modèles de machine learning, deep learning ou de modélisation mathématique.
- Réaliser l'analyse exploratoire des données (EDA), le prétraitement, la sélection de features et la validation statistique.
- Mettre en place des expérimentations reproductibles et comparer différentes approches (benchmarks).

- Qualité, Tests & Documentation

- Effectuer des tests unitaires, tests de performance et validation des modèles.
- Participer aux phases de test, recette et mise en service des modèles.
- Rédiger de la documentation technique claire, structurée et exploitable.
- Fournir des livrables professionnels : modèles performants, code commenté, notebooks reproductibles, guides utilisateurs.

- Intégration & Collaboration

- Présenter vos résultats (métriques, choix techniques, limites, recommandations) aux chefs de projets et parties prenantes métier.
- Accompagner et former les utilisateurs finaux à la compréhension et à l'usage des modèles développés.

- Veille technologique & Innovation

- Assurer une veille continue sur les méthodes IA, les frameworks ML/DL, et les bonnes pratiques de modélisation.
- Proposer des améliorations, de nouvelles approches et participer activement à la construction de l'expertise IA de MP DATA.

Diplômé(e) d'une grande école d'ingénieur (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, INSA, ISAE, etc.) ou équivalent, vous disposez d'au moins 1 an d'expérience en Data Science et d'une solide base en mathématiques appliquées, statistiques et apprentissage automatique.

Vous êtes reconnu(e) pour :

- Votre rigueur scientifique et votre capacité d'analyse.
- Votre autonomie, votre curiosité et votre sens de l'initiative.
- Votre capacité à vulgariser vos travaux auprès de profils techniques ou métier.
- Votre goût pour la résolution de problèmes complexes dans des environnements industriels.
- Votre esprit d'équipe et votre envie de contribuer à des projets concrets.

Compétences techniques

- Très bonne maîtrise de Python (écosystème : NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch).
- Solides bases en machine learning, deep learning, statistiques et modélisation mathématique.
- Connaissances en R, C++ ou C# (un plus selon projet).
- Bonne compréhension des environnements de données et des bonnes pratiques de développement.

Souhaitées

- Expérience avec des frameworks ML/DL avancés (HuggingFace, XGBoost, LightGBM, etc.).
- Capacité à travailler en équipe et esprit d'équipe
- Connaissance des méthodologies Agile.
- Appétence pour les environnements Cloud (AWS, GCP, Azure).
- Familiarité avec des outils de dataviz (Plotly, Power BI, Streamlit...).
- Connaissance du secteur industriel ou aéronautique.

Appréciées

- Capacité d'auto-formation rapide.
- Intérêt pour le NLP, la vision par ordinateur ou les modèles génératifs.
- Solide expérience en modélisation mathématique, machine learning, deep learning
- Maîtrise du français et bonne maitrise de l'anglais