Senior Data Scientist Product Assortment H/F - Collective Works
Les missions du poste
Contexte
Depuis plus de 40 ans, grâce à ses produits innovants et fort de sa culture reposant sur l'accessibilité, une entreprise retail qui ne cesse de réinventer le marché du sport.
Au sein du domaine product, l'équipe Offre accompagne les métiers de cette entreprise dans l'utilisation de leur data au service du monitoring, de l'efficience et de la performance de l'offre.
L'équipe est composée d'environ 18 personnes au service de 12 univers.
Afin de créer plus de valeur, nous avons la volonté de créer les meilleurs assortiments possible, et de placer les produits au bon endroit et au bon moment.
Je recherche donc un Data Scientist qui intègrera l'équipe en place et qui aura pour but d'épauler les autres DS afin d'accélérer sur ces sujets d'assortiment.
Missions
En tant que Senior Data Scientist au sein de l'équipe Offre, vous aurez l'occasion de :
Collaborer étroitement avec les PM, Machine Learning Engineer et Data Scientist pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe.
Développer des modèles statistiques avancés, d'apprentissage automatique et des systèmes agentiques innovants de bout en bout.
Assurer la qualité et la performance des modèles en définissant des métriques d'évaluation et de monitoring pertinentes et en utilisant des techniques de validation rigoureuses.
Travailler main dans la main avec les Machine Learning Engineers pour faciliter la transition des modèles vers des solutions ML industrialisées et scalables.
Communiquer les analyses et proposer des recommandations aux parties prenantes au moyen de visualisations et de présentations claires et concises.
Outils & Environnement
Python
Spark/PySpark
Databricks
MLflow
AWS
GCP
Streamlit
Docker
Kubernetes
Airflow
GitHub actions
Le profil recherché
- Au moins 4 ans d'expérience en science des données
- Maîtrise de l'analyse statistique et des techniques d'apprentissage automatique appliquées à des cas d'usage à grande échelle
- Solide expérience des langages de programmation Python et SQL
- Expérience avec les frameworks de traitement de données comme Spark
- Maîtrise des outils de modélisation ML tels que Scikit-Learn, Tensorflow ou PyTorch
- Compréhension approfondie du deep learning, du feature engineering, de la feature selection et des algorithmes d'optimisation
- Compréhension approfondie du cycle de vie de l'ingénierie du ML
- Capacité à structurer les analyses et à en tirer des enseignements pertinents
- Aisance au sein d'équipes multidisciplinaires (métier, données, produit, gouvernance)
- Maîtrise de l'anglais (contexte international) et capacité à parler en français (conversationnel)
- Sensibilité à l'impact de la pratique du sport et aux valeurs associées dans le style relationnel et la vie en équipe
