Lead Data Scientist / Engineer

Nous accompagnons un groupe média spécialisé dans le renforcement de son organisation Data et l’accélération de sa transformation autour de la donnée.

Le groupe a structuré ces dernières années une Data Platform centralisée, destinée à agréger, fiabiliser et valoriser des volumes de données issus de multiples sources digitales et métiers.

L’enjeu : faire évoluer ce socle Data, intégrer de nouvelles sources et accélérer le développement de cas d’usage à forte valeur business, autour notamment de la connaissance client, du scoring, et la mise en place de cas d'usages’IA.

Dans ce cadre, nous recrutons un.e Lead Data avec un positionnement hybride entre Data Engineering, Data Science et leadership technique. vous jouerez un rôle central dans l’évolution de la plateforme et la montée en compétence de l’équipe Data.

Les missions :

• Piloter l’évolution et l’industrialisation de la Data Platform du groupe.
• Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines d’intégration et de transformation des données.
• Garantir la qualité, la disponibilité, la performance et la fiabilité des données mises à disposition des métiers.
• Intégrer de nouvelles sources et faire évoluer les modèles de données et architectures Data.
• Développer et industrialiser des cas d’usage Data Science autour du scoring, de la segmentation, du churn ou de la connaissance client.
• Travailler directement avec les équipes métiers et digitales pour comprendre leurs enjeux et les transformer en cas d’usage Data concrets.
• Participer aux choix d’architecture, au monitoring et à l’amélioration continue de l’écosystème Data.
• Être un référent technique au sein de l’équipe et accompagner sa montée en compétence.
• Prendre progressivement davantage de responsabilités en matière de coordination et de management opérationnel.

Le profil :

• Solide expérience en Data, avec un parcours mêlant idéalement Data Engineering et Data Science.
• Solide maîtrise de Python et SQL, avec une vraie capacité à construire et maintenir des environnements Data en production.
• Expérience significative sur une Data Platform moderne, idéalement dans un environnement cloud.
• Bonne maîtrise des problématiques ETL / ELT, modélisation de données, Datalake.
• Expérience en Machine Learning, notamment autour de problématiques de segmentation, scoring ou modèles prédictifs.
• Une expérience de Microsoft Fabric / Azure ou Databricks constitue un plus.
• Profil autonome, structuré et pragmatique, capable de rester très opérationnel tout en prenant de la hauteur.
• Excellente capacité à travailler avec des interlocuteurs métiers et à vulgariser des problématiques Data complexes.