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Rôle Au sein d'une équipe data pluridisciplinaire (Data Scientists, ML Engineers, BI, Data PM), mission centrée sur l'amélioration de la qualité de l'information produit à grande échelle grâce à l'IA et à l'analytics. Responsabilités clés * Identifier les opportunités d'impact business et contribuer à la roadmap ML * Développer des modèles statistiques avancés, ML et systèmes agentiques de bout en bout * Définir les métriques d'évaluation et de monitoring, assurer la qualité des modèles * Collaborer avec les ML Engineers pour industrialiser et scaler les solutions * Communiquer les analyses et recommandations aux parties prenantes via des visualisations claires
Profil recherché 4 ans+ en Data Science, maîtrise de Python/SQL/Spark, deep learning, feature engineering et cycle de vie ML. À l'aise dans des équipes multidisciplinaires internationales. Anglais courant requis. Stack technique Python, PySpark/Spark, Databricks, MLflow, AWS, GCP, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch, Docker, Kubernetes, Airflow, GitHub Actions, Streamlit Compétences critiques : Python · PySpark · Databricks · MLflow - Expert | GCP · AWS · Docker/Kubernetes · Streamlit - Confirmé
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