Data Scientist Senior (H/F) at Scalian

Neuilly-sur-Seine, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

21 Sep, 26

Salary

65000.0

Posted On

23 Jun, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Science, Machine Learning, MLOps, Python, Scala, Spark, AWS SageMaker, Kubernetes, SQL, NoSQL, CI/CD, Agile Methodology, English Fluency, Data Pipeline Construction, Model Industrialization, Project Management

Industry

Business Consulting and Services

Description

Description de l'entreprise Dans le TOP10 des Sociétés de Conseil en Ingénierie en France, le Groupe SCALIAN intervient sur des activités de services en management de projets industriels, supply chain, architecture et développement de systèmes numériques embarqués, applicatifs de systèmes d'information et d'Intelligence artificielle dans des secteurs d’activité aussi variés que l’aéronautique, le spatial, l’automobile, le ferroviaire, les services, le luxe ou le retail etc. Créée en 1989, SCALIAN compte aujourd’hui plus de 5500 collaborateurs répartis dans 11 pays et 15 implantations en France pour un chiffre d’affaires de 550 millions d’euros. SCALIAN travaille pour des grands Groupes du CAC40 sur des projets en AT ou au forfait. Labellisée Great Place to Work, SCALIAN connait une croissance de 20% chaque année. Pourquoi SCALIAN ? Parce que Scalian vous accompagne dans le développement de votre carrière : programme d'onboarding complet sur 1 an avec votre manager et votre RH, programmes de formation personnalisés, communautés techniques, événements internes Parce que Scalian favorise la Qualité de Vie au Travail : certifications Great Place to Work® et Best Workplaces for Women, prime de cooptation, prime vacances, accord télétravail Parce que Scalian développe une politique RSE concrète et ambitieuse : mobilité durable, actions environnementales, actions handicap (accord agréé, processus de recrutement inclusif, formation des managers et des recruteurs, mission handicap avec temps dédié : [email protected]) Description du poste Offre d’emploi : Data Scientist Senior (H/F) Lieu : Paris Télétravail : 2 jours de TT, 3 jours sur site Type de contrat : CDI (Freelance non accepté) Rémunération : Jusqu’à 65 K€ selon profil Démarrage : Dès que possible Expérience requise : Profil senior avec une forte expertise en Data Science, Machine Learning et industrialisation MLOps Durée : Mission longue À propos du poste : Secteur d’activité : Bancaire Objectifs principaux : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d’IA dans le cadre d'un programme stratégique, visant à améliorer l’expérience digitale des clients sur une application mobile. Rôle au sein de l’équipe : Intégrer le Chapitre Data et collaborer avec plusieurs squads (6 squads) dans un environnement agile, orienté API et event-driven, avec des exigences élevées en termes de performance, sécurité et qualité. Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior pour intervenir sur des cas d’usage à forte valeur business, de la phase de cadrage jusqu’à la mise en production et au RUN des modèles. Vous serez un acteur clé dans la conception algorithmique, tout en assurant un rôle de relais entre les équipes métiers, techniques et produits. Vos missions : Data Science & Modélisation : Travailler avec les squads sur les cas d’usage métier : cadrage, choix des algorithmes, identification des données pertinentes et approche méthodologique. Exploration & Prototypage : Analyser les données, expérimenter différents modèles, évaluer leurs performances et valider les hypothèses. Développement & Industrialisation : Optimiser les modèles, construire les pipelines de données, déployer en production et mettre en place des dispositifs de monitoring. Innovation & Algorithmes : Développer des modèles de prédiction, de recommandation ou d’optimisation (recherche, ciblage, anticipation des tendances). MLOps & RUN : Industrialiser le déploiement des solutions ML/IA sur les différents environnements et assurer leur maintien en conditions opérationnelles. Communication & Vulgarisation : Présenter et expliquer les résultats à un public non technique (métiers, PO, stakeholders). Environnement technique (Stack) : Langages : Python, Scala, Bash Data & Traitement : Spark, calcul distribué Cloud & Plateformes : AWS (SageMaker), Kubernetes, Cloudera Bases de données : SQL / NoSQL Machine Learning : Scikit-learn, Pandas, NumPy, PySpark, autres frameworks ML Industrialisation : CI/CD, Git, tests unitaires, pipelines MLOps Qualifications Profil recherché : Maîtrise confirmée des pipelines de données sous Azure et du développement Python. Capacité à travailler dans un environnement Agile avec une forte culture Software Craftsmanship. Anglais courant impératif (contexte international). Sens de la communication pour interagir efficacement avec les métiers et les rôles transverses. Atouts supplémentaires : Des connaissances en Data Science sont un plus pour collaborer sur les sujets de contextualisation de données. Informations complémentaires Profil recherché : Forte expertise en Data Science et Machine Learning (conception, entraînement, optimisation de modèles) Expérience significative en industrialisation de modèles (MLOps) et mise en production Maîtrise des environnements distribués (Spark) et des plateformes data modernes Capacité à évoluer dans un environnement Agile multi-squads Solides compétences en gestion de projet (cadrage, suivi, animation, reporting) Excellente capacité d’analyse et de synthèse Soft skills : Forte sensibilité aux enjeux métiers, notamment bancaires Excellente communication pour vulgariser des sujets complexes Rigueur, esprit critique et sens de l’organisation Aisance relationnelle pour interagir avec des équipes transverses Atouts supplémentaires : Connaissance du secteur bancaire (RGPD, produits financiers, conformité, risques) Expérience sur des architectures orientées API et event-driven Appétence pour les problématiques d’expérience utilisateur digitale

Responsibilities

Design, develop, and industrialize Machine Learning and AI models to improve the digital customer experience for a banking mobile application. Collaborate across multiple agile squads to handle the full lifecycle from scoping to production and operational maintenance.