En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des solutions d'analyse de données avancées pour soutenir les décisions stratégiques.
- Entreprise: MPdata, une équipe passionnée d'experts en données avec une culture d'excellence et de partage.
- Avantages: Opportunités de carrière, environnement dynamique et projets innovants.
- Autres infos: Possibilité de travailler dans un environnement scalable et collaboratif.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe en pleine croissance et impactez des projets pour de grands groupes.
- Qualifications: Ingénieur d'une grande école avec compétences en machine learning et Python.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Chez MPdata, nous sommes une équipe passionnée d’experts en données, spécialisée dans l’acquisition, le traitement et la valorisation des données pour nos clients industriels.
Depuis 2015, nous mettons notre savoir-faire technique et notre engagement au service de missions et de projets pour les grands groupes.
Notre approche repose sur les valeurs d’Excellence, de Partage et d’Engagement.
Suite à la forte croissance de MPdata et une forte demande de nos clients dans les Hauts-de-France, nous avons lancé une nouvelle agence à Lille.
Nous recherchons un(e) Data Scientist pour rejoindre notre équipe lilloise.
En tant que
Data Scientist , vous serez responsable de concevoir, développer et déployer des solutions d’analyse de données avancées permettant de soutenir les décisions stratégiques de l’entreprise.
Vous jouerez un rôle clé dans l’industrialisation des modèles et l’accompagnement des équipes métiers.
Vos missions
- Analyser, structurer et valoriser des jeux de données internes et externes.
- Développer des modèles de machine learning (prédiction, scoring, segmentation, NLP, LLM, RAG, Computer vision, etc.).
- Concevoir des pipelines de traitement de données robustes et automatisés.
- Travailler sur la mise en production des modèles dans un environnement scalable et industrialisé.
- Créer des APIs pour exposer les modèles (Fast API, Flask).
- Assurer le suivi post-déploiement : monitoring, versioning, réentraînement, performance.
- Collaborer avec les Data Engineers, Dev Ops et Product Owners pour garantir la cohérence de bout en bout.
Ingénieur d’une grande école (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, …), vous avez des connaissances en modélisation et machine learning (deep learning, random forest, svm…) acquises lors de vos expériences passées.
Vous avez de bonnes connaissances en Python (ou R) pour coder ces algorithmes.
Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, votre excellent relationnel et votre capacité à être force de proposition.
- Solide maîtrise de
Python et des librairies ML (Scikit-learn, XGBoost, Tensor Flow ou Py Torch).
- Expérience en mise en production de modèles ML (APIs, CI/CD, containerisation).
- Bonne connaissance des bases de données (SQL, No SQL) et des outils de data pipeline (Airflow, Spark, etc.).
- Compétences en MLOps : versioning de modèles, monitoring, déploiement cloud (AWS, GCP, ou Azure).
- Aisance dans l’analyse métier et la vulgarisation des résultats.
- Goût pour l’optimisation, la performance et la qualité logicielle
- Processus de recrutement
- Prise de Contact (15min par téléphone)
- Entretien avec un Ingénieur d’affaires (45 min)
- Test technique
- Entretien Technique (1h)
- Visite des locaux à Marcq-en-Baroeul et/ou du Data Lab à Boulogne-Billancourt
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist - F/H - Lille employeur : MP Data
MPDATA est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif où l'innovation et l'excellence technique sont au cœur de nos activités. En tant qu'AI Engineer / GenAI, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets concrets d'IA appliqués à la Supply Chain, tout en bénéficiant d'un cadre de travail agile et d'une culture d'entreprise axée sur le développement professionnel et la montée en compétences. Nos équipes sont soutenues par des technologies de pointe et un engagement fort envers la réussite collective, ce qui fait de MPDATA un lieu idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence significative dans leur carrière.
