En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des modèles d'IA pour résoudre des défis commerciaux complexes.
- Entreprise: Lesaffre, leader dans la transformation digitale et l'innovation.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement de travail agile et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Participez à une communauté AI et partagez vos connaissances.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez l'avenir de l'IA dans l'industrie.
- Qualifications: Expérience en science des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 72000 - 88000 € par an.
Dans le cadre de sa transformation mondiale, le département Digital, Data & Tech (DD&T) conduit le parcours numérique et de données de Lesaffre à travers quatre piliers stratégiques :
- Smart Operations (efficacité industrielle et durabilité)
- Augmented R&D (innovation accélérée grâce aux données et à l'IA)
- Customer Centricity (engagement client personnalisé et basé sur les données)
- Empowered Enterprise (copilotes IA et soutien à la décision)
En tant que Senior Data Scientist, vous serez un contributeur clé à la transformation IA de Lesaffre, concevant, développant et déployant des modèles IA avancés pour résoudre des défis commerciaux complexes dans les activités industrielles, de R&D et commerciales. Vous travaillerez au sein d'une équipe agile aux côtés de chefs de produits, d'ingénieurs de données et de spécialistes MLOps pour fournir des solutions IA fiables, évolutives et impactantes. Vous agirez en tant qu'expert technique, garantissant que les modèles sont construits avec qualité, explicabilité et valeur commerciale mesurable.
Vos principales missions seront :
- Conception et Livraison de Solutions IA : Diriger le développement de bout en bout des modèles de Data Science, de la définition à la production. Construire des modèles IA prédictifs, prescriptifs et génératifs pour améliorer la performance opérationnelle, la qualité et la prise de décision. Collaborer étroitement avec les chefs de produits, les ingénieurs de données et les experts métier pour traduire les besoins commerciaux en solutions concrètes.
- GenAI et Amélioration de la Productivité : Utiliser des outils d'assistance au code GenAI (par exemple, GitHub Copilot, Claude, ...) pour accélérer le codage, les tests et la documentation. Contribuer aux initiatives d'IA agentique et de copilote permettant d'autonomiser les employés de Lesaffre grâce à des interfaces conversationnelles. Promouvoir l'utilisation responsable et efficace des outils GenAI au sein de l'équipe.
- Industrialisation et MLOps : Assurer la robustesse, la reproductibilité et l'évolutivité selon les normes MLOps (MLflow, DVC, CI/CD, Docker). Travailler avec les ingénieurs de données pour optimiser les pipelines de données et le service des modèles dans les environnements AWS / Snowflake. Surveiller la performance des modèles, détecter les dérives et garantir une amélioration continue.
- Gouvernance et Éthique : Appliquer la gouvernance IA de Lesaffre et la charte IA éthique, garantissant équité, transparence et conformité avec la loi européenne sur l'IA. Documenter les modèles, ensembles de données et hypothèses pour assurer l'auditabilité et des pratiques IA responsables.
- Partage de Connaissances et Contribution à la Communauté : Partager son expertise et ses meilleures pratiques avec ses pairs au sein de la communauté IA. Soutenir les initiatives de montée en compétences et contribuer à l'excellence méthodologique et technique.
Senior Data Scientist (W/M) employeur : Lesaffre
Lesaffre est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif au sein d'un site industriel stratégique. Avec des opportunités de développement professionnel et une culture axée sur la sécurité et l'innovation, vous serez soutenu dans votre parcours tout en contribuant à des projets significatifs. Rejoindre Lesaffre, c'est faire partie d'une équipe engagée où votre expertise en maintenance électrique et instrumentation sera valorisée.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist (W/M)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Lesaffre
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Lesaffre. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Senior Data Scientist (W/M)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Lesaffre, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Lesaffre que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Lesaffre. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Lesaffre
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Lesaffre et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
