Data Scientist (niveau Staff)

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51 - 200 employés

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Description

• Diriger des projets de ML d'une grande complexité : concevoir, implémenter et mettre en production des modèles critiques pour le crédit, la personnalisation et la prévention de la fraude • Concevoir des guides méthodologiques, des cadres d'expérimentation, des critères de qualité du code et des architectures MLOps pour l'ensemble des équipes Data Science • Réaliser des revues de code à fort impact, des audits méthodologiques de modèles et du mentoring technique auprès de Data Scientists senior et de Leads • Anticiper la dette technique et définir l'adoption de nouveaux outils, d'infrastructures cloud et de méthodologies ML/IA avec une vision à 2–3 ans • Suivre les publications, les tendances et les technologies émergentes telles que la GenAI et l'inférence causale • Articuler des partenariats et des projets de recherche avec des universités pour transformer les connaissances de pointe en avantage concurrentiel

🎯 Exigences

• Expérience avérée en Data Science, ML Engineering ou IA appliquée • Au moins 3 ans en tant que référent technique transverse dans des fonctions Staff, Principal ou Lead Technical • Parcours démontrable de résolution et de mise en production de problématiques ML de haute complexité à grande échelle • Maîtrise experte de Python pour le Machine Learning, incluant scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch ou TensorFlow • SQL avancé et BigQuery pour le traitement de très grands volumes de données • Expérience dans la conception d'architectures ML en production en utilisant Vertex AI, MLflow, SageMaker ou équivalents • Niveau expert en statistique avancée, inférence causale, conception expérimentale et théorie des probabilités • Capacité avérée à concevoir des frameworks, des architectures et des RFC techniques adoptés par plusieurs équipes • Diplôme en Ingénierie Informatique, Mathématiques, Physique, Statistique ou Informatique • Anglais avancé pour la lecture et la rédaction technique d'articles et de documentation • Souhaitable : expérience avec les LLMs, le fine-tuning, le RAG ou l'agentic AI • Souhaitable : connaissance des modèles de crédit ou de prévention de la fraude en FinTech ou en banque régulée • Souhaitable : maîtrise des problématiques d'explicabilité et d'équité en IA, incluant SHAP, LIME ou AI Act • Souhaitable : formation post-graduée, publications techniques, contributions open-source ou réseau académique en IA

🏖️ Avantages

• Budget annuel pour la formation à gérer par le collaborateur • Télétravail • Jour de congé pour l'anniversaire • Demi-journée pour l'anniversaire des enfants/parents • Vendredis raccourcis (tous les vendredis, fin de journée à 14h) • Travail depuis n'importe où (travaillez depuis l'endroit de votre choix ; veillez simplement à disposer d'une bonne connexion internet)