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Data scientist (H/F)

Paris 9e arrondissementCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Description du poste :

Missions Dans ce contexte, vous interviendrez notamment sur les sujets suivants Concevoir et développer des modèles de forecasting adaptés aux problématiques Retail - Travailler sur la prévision de nouveaux produits à une maille SKU - Intervenir sur différents sujets de scoring et de modélisation prédictive - Analyser et exploiter d'importants volumes de données afin d'améliorer la qualité des prédictions - Participer à la définition et à l'amélioration des méthodologies de forecast - Développer, tester et optimiser les algorithmes de Machine Learning - Travailler sur l' industrialisation des modèles et leur passage à l'échelle - Exploiter les capacités de calcul distribué de Databricks et Apache Spark - Collaborer avec les différentes équipes Data et métiers - Assurer la qualité, la robustesse et la maintenabilité des modèles développés

Description du profil :

Profil recherché Nous recherchons un Data Scientist confirmé , autonome et capable d'intervenir sur l'ensemble du cycle de développement d'un modèle. Vous disposez notamment D'une expérience solide en Data Science et Machine Learning - D'une expérience significative sur des problématiques de forecasting / prévision - Idéalement d'une expérience en demand forecasting, sales forecasting ou prévision à la maille produit / SKU - D'une bonne maîtrise de Databricks et/ou Apache Spark - D'une expérience dans l'industrialisation et le passage à l'échelle de modèles de Machine Learning - D'une expérience dans le secteur du Retail - Une connaissance des environnements Luxe constitue un véritable plus Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne capable de comprendre les enjeux métiers associés aux modèles développés et d'échanger efficacement avec des interlocuteurs Data et métiers.

Environnement technique Python - Databricks - Apache Spark / PySpark - Machine Learning - Forecasting / Time Series - Scoring - Calcul distribué - Industrialisation de modèles ML - Environneme

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