Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer – H/F

Size Up Consulting, est plus qu'une simple société de conseil, elle se positionne comme partenaire engagé dans la réussite de ses clients et de ses collaborateurs, guidée par les 4 valeurs qui fédèrent notre collectif : la proximité , l'excellence, l'épanouissement  et l'engagement.

Dans un paysage IT en constante évolution, les missions de Size Up Consultings sont d'optimiser la stratégie digitale et l'expérience utilisateur en exploitant pleinement le potentiel des données. La société est reconnue dans trois domaines d'expertise majeures : la Data, le DevOps, et l'accompagnement utilisateur.

Quelques chiffres clés : 200 experts IT, une durée moyenne d’ancienneté de 5 ans, 31% des collaborateurs formés en 2022, l'appartenance à un groupe reconnu et présent dans le monde de l'IT depuis 30 ans.

Prêt à faire partie d'une entreprise bienveillante où votre réussite sera aussi la nôtre ? Rejoignez-nous !

Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, notre client recherche un Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer pour rejoindre une équipe Data dédiée aux problématiques liées aux environnements Retail / InStore.

L’équipe conçoit, développe et maintient des solutions analytiques, Machine Learning et IA.

Vous rejoindrez une équipe multidisciplinaire composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers et ML Engineers, travaillant en méthodologie Agile et en étroite collaboration avec les équipes Product, Engineering et métiers.

Votre mission :

En tant que Senior Data Scientist / Senior Machine Learning Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et l’industrialisation de produits et fonctionnalités reposant sur le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle.

Votre rôle couvrira l'ensemble du cycle de vie des solutions, depuis la compréhension du besoin métier et la modélisation jusqu'à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles.

Une attention particulière sera portée aux problématiques de prévision, séries temporelles et industrialisation des modèles ML.

Votre rôle :

• Développer et maintenir en conditions opérationnelles des solutions de Machine Learning
• Concevoir et maintenir des pipelines batch de prévision
• Travailler sur des problématiques de classification et de séries temporelles
• Évaluer, challenger et améliorer les modèles et méthodologies existants
• Optimiser la précision, la robustesse et l'efficacité des modèles
• Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles
• Appliquer les standards de développement et de Data Governance
• Participer à la conception de pipelines Data/ML robustes et industrialisés
• Exploiter les mécanismes de CI/CD et d'orchestration
• Assurer le suivi et la gestion du cycle de vie des modèles
• Garantir la maintenabilité et la fiabilité des solutions en production
• Collaborer avec les équipes Product, Engineering, Data et métiers
• Comprendre les problématiques opérationnelles et les transformer en sujets Data/ML clairement définis
• Aligner les initiatives Data et IA avec les objectifs business
• Présenter les résultats, analyses et recommandations aux différentes parties prenantes
• Produire des visualisations et restitutions claires facilitant la prise de décision
• Assurer une veille sur les évolutions de la Data Science, du Machine Learning et de l'IA
• Identifier de nouvelles approches permettant d'améliorer les solutions existantes
• Contribuer aux réflexions autour des LLMs, systèmes multi-agents et usages GenAI

Stack technique :

Langages & Data : Python, SQL, PySpark, Spark, dbt
Machine Learning : Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Cloud & Data Platform : Databricks, AWS, GCP
MLOps : MLflow
Orchestration : Airflow, Astronomer
CI/CD : GitHub Actions
Serving : Docker, Protobuf, gRPC
Documentation & Collaboration : Git, Confluence
Data Visualisation : Tableau

Vous justifiez de plus de 5 ans d'expérience en Data Science / Machine Learning, idéalement avec une expérience significative sur des problématiques de production et d'industrialisation.

Nous recherchons notamment :

• Une excellente maîtrise des fondamentaux du Machine Learning et de l'analyse statistique
• Une expérience significative sur les séries temporelles et les modèles de prévision
• Une réelle expérience de mise en production et de maintien en conditions opérationnelles de modèles ML
• Une maîtrise confirmée de Python et SQL
• Une bonne maîtrise de Spark / PySpark et des frameworks de traitement de données
• Une expérience avec Databricks et des environnements Cloud tels que AWS et/ou GCP
• Une connaissance des outils d'orchestration comme Airflow / Astronomer
• Une bonne compréhension des problématiques CI/CD et MLOps
• Une capacité à transformer un besoin métier en problématique Data clairement définie et exploitable
• Une forte capacité d'analyse et de structuration
• Une bonne communication avec des interlocuteurs techniques comme métiers
• De l'autonomie, de la curiosité et une approche proactive

Une connaissance du secteur Retail et de ses enjeux constitue un véritable atout.

🌍 Une bonne maîtrise de l'anglais est nécessaire.

Votre profil nous intéresse ! Découvrez notre processus de recrutement :

• Premier échange avec l’un de nos chargés de recrutement pour faire connaissance et en savoir plus sur vos souhaits d'évolution.
• Réalisation de tests techniques (Codingame pour les postes d'Ingénieurs)
• Un entretien RH via teams ou en présentiel
• Un entretien avec l’un de nos business managers, c’est la dernière étape pour rejoindre l’aventure Size Up Consulting !

Ce que nous offrons :

Chez nous : mutuelle & transports à 50%, tickets restaurant (9,5€ pris en charge à hauteur de 60% par l'employeur), primes cooptation 1000€, CSE, intégration 2 semaines, formation, mobilité, équipe soudée, rentabilité et croissance.

Si cet environnement vous intéresse, n’hésitez plus ! postulez et rejoignez nous 😊

Tous nos postes se conjuguent au féminin et au masculin et sont bien évidemment ouverts aux personnes en situation de handicap.