Scientifique de Données H/F - Decathlon Canada

Au sein de l'équipe Canada AI & Analytics, vous jouerez un rôle central dans la transformation de Decathlon Canada par la donnée. Vous construirez des produits de données de bout en bout (du pipeline à la mise en production) qui ont un impact direct sur nos marges, notre logistique et l'expérience de nos membres.

Votre priorité sera de piloter notre stratégie de Customer Intelligence. Votre défi : transformer nos millions de données transactionnelles brutes en informations actionnables pour comprendre les leviers de rétention et de churn. Vous travaillerez sur des modèles avancés (matrices de conversion, segmentation comportementale) pour permettre à nos équipes Marketing et Commerce d'activer les bons leviers et de générer une valeur tangible pour l'entreprise.

Vous contribuerez aussi activement à d'autres projets concrets tels que l'optimisation des prix via des modèles d'élasticité, la prévision de la demande, ou l'intelligence concurrentielle utilisant l'IA générative.

Intégré(e) au département DataLab et en collaboration étroite avec les équipes Globales et locales, tes responsabilités seront :

- Développement de modèles ML & IA : Concevoir, tester et déployer des algorithmes pour résoudre des problèmes d'affaires complexes.
- Pipelines de données & ETL : Construire et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés sur Databricks pour alimenter les modèles et les tableaux de bord.
- Partenariat Business : Collaborer directement avec les équipes Supply, Commerce et Marketing pour traduire leurs défis opérationnels en solutions techniques concrètes et actionnables.
- Qualité & Industrialisation : Assurer la fiabilité du code par l'application des meilleures pratiques DevOps (CI/CD, tests unitaires, revue de code) et la documentation des projets.
- Innovation & Veille : Explorer de nouvelles approches (GenAI, nouvelles librairies) pour améliorer nos outils existants, comme nos moteurs de matching produits ou nos outils de visualisation logistique.
- Collaboration & Partage : Agir à titre de référence technique pour les membres plus juniors de l'équipe (revues de code, conseils sur les bonnes pratiques, onboarding) afin de favoriser leur montée en compétence.

- Formation : Diplôme universitaire (Maîtrise ou Ingénieur) en informatique, génie logiciel, mathématiques ou domaine connexe.
- Expérience : 2 à 5 ans d'expérience en Data Science, avec une forte composante d'affaires.
- Compétences Techniques :
- Maîtrise avancée de Python et SQL.
- Expérience avec Spark / PySpark et l'environnement Databricks.
- Connaissance des plateformes Cloud (GCP ou AWS).
- Une expérience en visualisation de données (Tableau).

- Savoir-être :
- Bilinguisme (Français/Anglais) requis pour interagir avec les équipes locales et globales.
- Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès d'interlocuteurs non techniques.
- Autonomie, curiosité et esprit débrouillard pour trouver des solutions rapides et efficaces.
- Une volonté naturelle de partager ses connaissances et d'aider ses collègues à progresser est un atout.