Data Scientist Confirmé - Full Remote at EVERIENCE

Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

20 May, 26

Salary

0.0

Posted On

19 Feb, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Full Stack Python, Data Science, Machine Learning, Generative AI, LLMs, SQL, Azure SQL, Microsoft Azure, Git, Data-Driven Solutions, Exploratory Analysis, Model Industrialization, Data Pipelines, RAG

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

Description de l'entreprise HELPLINE est spécialisée dans l’infogérance du support utilisateur et la mise en œuvre d’une expérience collaborateur augmentée par l’IA, où l’expertise humaine et la technologie s’enrichissent mutuellement. Ses équipes assurent le support utilisateur, le support applicatif, le support de proximité, la gestion des actifs IT et la GRC (Gouvernance, Risque et Conformité). Sa mission est double : soutenir les besoins opérationnels des DSI et des métiers ; et offrir aux collaborateurs une expérience fluide et fiable, alignée avec les standards des marques grand public. Intervenant en France et dans le monde, HELPLINE compte 2500 collaborateurs au service de plus de 200 clients. Elle affiche un CA de +200 M€ en 2025. HELPLINE fait partie d’Everience, groupe international de conseil et de services numériques augmentés, pionnier de la symbiose Homme-IA en entreprise. Située au cœur du 7ème, l’agence de Lyon est née en 2019, elle compte aujourd’hui 150 collaborateurs qui œuvrent soit sur le centre de services, soit chez nos clients en assistance technique. Nous rayonnons sur l’ensemble de la Région Rhône Alpes Auvergne avec des références clients telles que l’EM Lyon, SNCF, SUEZ… Description du poste Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales (exploitation des données CRM, recommandations, synthèses, génération de contenus, etc.), le Data Scientist Confirmé interviendra sur des sujets à la fois data, machine learning et LLMs, avec une forte compréhension des enjeux métiers liés aux processus commerciaux. Tâches à réaliser · S’approprier le business sales (processus commerciaux, pipeline, forecast, CRM…). · Comprendre les modèles de données et les flux entre les différentes sources (CRM, ERP, outils internes…). · Conception de solutions data-driven. · Réaliser des analyses exploratoires et des études ad hoc pour éclairer les décisions business. · Concevoir et développer des modèles ML (scoring, recommandations, priorisation des opportunités, etc.). · Mettre en œuvre des cas d’usage LLM pour le copilot (Q&A, résumés, génération de texte, RAG, etc.). · Travailler sur l’industrialisation des modèles et des flux : pipelines de données, entraînement, déploiement. · Collaborer avec les data engineers / architectes sur l’environnement Azure. · Assurer le monitoring (qualité des données, performance des modèles). · Participer aux échanges avec les équipes métier (sales, marketing, management). · Être capable de vulgariser les résultats, de présenter des recommandations et de challenger les besoins. · Prendre, au besoin, des tâches de data analyst (reporting, dashboards, analyses ponctuelles). · Contribuer activement à la roadmap du copilot AI et aux priorités data. Qualifications Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience professionnelle en Data Science Expert : Python / Full Stack Python / Data Science & Machine Learning Confirmé : Generative AI / LLMs / SQL / Azure SQL / Microsoft Azure / Git Anglais courant Informations complémentaires Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap Niveau d'expérience: 2-5 ans Département: Fonctions d'ingénierie Type de contrat: CDI

Responsibilities

The Data Scientist will be responsible for developing and implementing solutions for a Sales AI Copilot, focusing on CRM data exploitation, recommendations, and content generation using Machine Learning and LLMs. Key tasks include designing ML models (scoring, prioritization), implementing LLM use cases (Q&A, summarization, RAG), and industrializing models within the Azure environment.