Lead Data Scientist
Kaino
- Lead Data Scientist
- Secteur : Distribution Multimarques
- CDI – Client Final
Fort d’une organisation très avancée dans la digitalisation de ses métiers et de son SI, ce groupe mise aujourd’hui sur l’intelligence artificielle pour optimiser ses performances sur l’ensemble de la chaîne de valeur.
MISSIONS
En Tant Que Lead Data Scientist, Vous Serez Au Cœur De La Transformation Data & IA Du Groupe. Vous Jouerez Un Rôle Stratégique à La Fois Technique Et Managérial
Développement & Industrialisation de modèles IA
- Cadrage, conception et développement de modèles répondant à des cas d’usage concrets : prévision des ventes, scoring crédit, détection de churn, optimisation des stocks, valorisation d’actifs.
- Industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Engineering, selon les meilleures pratiques MLOps (monitoring, CI/CD, scalabilité).
- Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et vision du pôle.
- Recrutement, encadrement et montée en compétence d’une équipe de 2 à 3 Data Scientists.
- Supervision de la qualité des livrables et de leur intégration dans les processus métiers.
- Travail en synergie avec les équipes Data Engineering, Analytics, Data Quality ainsi que les directions métiers (Marketing, Retail, Finance, RH).
- Cadrage des projets IA en autonomie avec les métiers, avec une forte culture du résultat et du concret.
- Veille active sur les innovations en IA, Data Science et MLOps.
- Propositions régulières de nouveaux cas d’usage IA à fort impact métier.
Profil recherché
PROFIL RECHERCHÉ
- Bac+5 en mathématiques appliquées, statistiques, machine learning ou équivalent
- Expérience significative en Data Science, avec des projets de bout en bout .
- Maîtrise de Python, SQL,TensorFlow, et outils Cloud ou Data Warehouse (Snowflake, etc.).
- Pratique du MLOps (MLflow, Docker, Airflow…).
- Leadership naturel, envie de construire une équipe et de faire monter les talents.
- Excellente communication, capacité à vulgariser l’IA auprès des métiers.
- Enjeux stratégiques forts autour de l’IA dans un grand groupe
- Création et structuration d’un pôle Data Science
- Culture tech & data avancée (équipe dédiée, infrastructure solide, stack moderne)
- Télétravail : 2j de télétravail par semaine