Data Scientist Senior Python / Graph Neural Networks (H/F)

RESPONSABILITÉS :

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist Senior pour contribuer à un programme innovant de modélisation et de prédiction sur des données structurées en graphes. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Tech Leads et experts métier afin de concevoir des modèles de nouvelle génération permettant de répondre à des problématiques complexes à fort enjeu opérationnel.

Vos missions - Formaliser les objectifs scientifiques en lien avec les cas d'usage métier. - Concevoir et faire évoluer les architectures de modèles GNN. - Définir les stratégies d'expérimentation, de validation et d'évaluation des modèles. - Superviser la préparation et la qualité des données d'entraînement. - Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. - Produire les livrables scientifiques, les bilans d'étude et la documentation associée. - Accompagner et challenger les travaux d'un Data Scientist de l'équipe. - Collaborer avec les équipes de développement et les experts métier pour maximiser l'impact opérationnel des modèles. - Assurer une veille active sur les technologies Graph Machine Learning. - Contribuer à l'industrialisation des solutions développées.

Stack technique Compétences indispensables - Python - PyTorch - Torch-Geometric - Graph Neural Networks (GNN) - Machine Learning - Deep Learning - Pandas - Scikit-Learn - SQL - PostgreSQL - Linux - Git Compétences appréciées - MLOps - Docker - GPU Computing - Graph Machine Learning - Data Engineering - Environnements Cloud

PROFIL RECHERCHÉ :

Parlons de vous - Diplômé(e) d'une formation supérieure en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques Appliquées ou domaine équivalent. - Vous justifiez d'au moins 5 à 8 ans d'expérience en Data Science, dont une expérience significative sur des sujets de Machine Learning avancé et/ou Deep Learning. - Vous disposez d'une première expérience concrète