Data Scientist Confirmé(e)/Senior F/H

Rejoignez eXalt, une entreprise spécialisée dans l'IA et la valorisation des données. En tant que Data Scientist Confirmé(e) / Senior, vous serez au cœur de projets à fort enjeu métier, travaillant en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la mise en production de solutions de valorisation de la donnée, tout en accompagnant les équipes métiers dans l'identification de cas d'usage data.

• Comprendre les enjeux métiers, qualifier les besoins et identifier les cas d’usage pertinents en data science et intelligence artificielle.
• Explorer, analyser et préparer les données nécessaires à la réalisation des modèles, concevoir, entraîner, évaluer et améliorer des modèles de machine learning.
• Collaborer avec les Data Engineers et Machine Learning Engineers pour fiabiliser les données et industrialiser les modèles développés.

• **Nous recherchons avant tout une personne animée par l’esprit et l’ADN d’eXalt ☀️, avec l’envie de relever un beau challenge et de rejoindre une aventure humaine et technologique !**

• Vous justifiez d’au moins **3 ans d’expérience professionnelle en Data Science**, avec une expérience concrète dans la conception, l’évaluation et la mise en œuvre de modèles statistiques et de machine learning.

• Vous aimez analyser les données, comprendre les enjeux métier et transformer des problématiques complexes en solutions data concrètes et mesurables.

• Très bonne maîtrise de **Python** pour l’analyse et la préparation de données, ainsi que le développement de modèles.

• Bonne maîtrise de **SQL** et capacité à interroger, explorer, croiser et préparer des données issues de sources variées.

• Expérience avec les bibliothèques de data science et de machine learning : **pandas**, NumPy, scikit-learn, XGBoost, LightGBM ou équivalent.

• Maîtrise des principales approches de modélisation : classification, régression, segmentation, prévision, recommandation, détection d’anomalies ou scoring.

• Capacité à préparer et fiabiliser les jeux de données : nettoyage, enrichissement, sélection de variables, gestion des valeurs manquantes et contrôle de la qualité.

• Expérience dans l’évaluation des modèles : définition des métriques, validation, analyse de la performance, interprétabilité et détection de biais.

• Une expérience en deep learning, notamment avec **PyTorch**, TensorFlow ou Keras, est appréciée selon les contextes projets.

• Une connaissance des environnements Big Data et Cloud - Spark, Databricks, Snowflake, AWS, GCP ou Azure - est un plus.

• Sensibilité aux enjeux d’industrialisation et de cycle de vie des modèles : versioning, reproductibilité, déploiement, monitoring et réentraînement.

• Capacité à restituer vos analyses et résultats de manière claire, accessible et convaincante auprès d’interlocuteurs techniques comme métiers.

• Autonomie, rigueur, curiosité, esprit d’analyse, pédagogie et goût du travail en équipe.

• **Bonne maîtrise de l’anglais professionnel** appréciée pour intervenir dans des contextes internationaux et sur des documentations anglophones.