Data Scientist (niveau Staff)

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🌏 N'importe où dans le monde

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 17%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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51 - 200 employés

💸 Finance

💳 Fintech

👥 B2C

Finance • Fintech • B2C

#JeChoisisCommentJePaieRejoignez la Financratie 👊🏻✊🏻

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)