En un coup d'œil
- Missions: Diriger des projets de data science et analytics pour transformer les données en décisions stratégiques.
- Entreprise: Marque de prêt-à-porter innovante avec une équipe pluridisciplinaire dynamique.
- Avantages: Salaire compétitif, environnement collaboratif et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Poste technique avec possibilité de management et de croissance rapide.
- Pourquoi ce job: Impactez le secteur du retail avec vos compétences en data science et leadership.
- Qualifications: Minimum 5 ans d'expérience en data science, idéalement dans le retail.
Le salaire estimé est compris entre 66150 - 80850 € par an.
Le besoin Au sein de la Data & IA Factory d'une marque de prêt-à-porter, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire (data science, BI, product builders) au service de l'ensemble des directions métiers.
Vous êtes responsable de la data science et de l'analytics : modèles, applications métier, indicateurs et tableaux de bord.
Votre priorité est de livrer des projets de Data Science de bout en bout, du cadrage jusqu'à l'application utilisée par les métiers, et d'en démontrer l'impact.
Ce poste reste un poste très technique : vous continuez à développer et à coder auquotidien, tout en manageant une petite équipe.
Les assistants IA de développementrendent cette double posture possible, et c'est précisément ce que nous recherchons- de la séniorité en data science qui reste hands-on.
- Missions
- Data science, de bout en bout - priorité du poste Prendre en charge le portefeuille de projets data science au service de l'ensemble des directions métiers.
Cadrer les cas d'usage avec les métiers, construire les modèles, les industrialiser eten mesurer l'impact.
Piloter chaque projet de A à Z, jusqu'au delivery d'une application métier fonctionnelle : vous développez vous-même les applications qui portent les modèles, du prototype à la mise en production.
- Modèles de données métier, indicateurs & gouvernance Construire et maintenir les modèles de données métier, tables agrégées et indicateurs utilisés par les tableaux de bord, les agents et les applications de la Factory.
Organiser la gouvernance des indicateurs avec les métiers : responsables métieridentifiés, définitions validées et règles de calcul documentées et maintenues à jour.
Prioriser les données et indicateurs servant les décisions les plus importantes etsuivre la fiabilité des chiffres utilisés par les métiers.
Travailler avec Data Platform pour faire évoluer les données mises à dispositionlorsque les besoins des projets le nécessitent.
- Stratégie BI & modernisation du reporting Définir la stratégie BI globale et sa roadmap avec les métiers et le Responsable Data& IA Factory ; piloter le remplacement progressif de l'outil de reporting existant, en assurant la continuité des usages et la validation des indicateurs avec les métiers.
Analyser les usages, migrer les reportings utiles et retirer les reportings inutilisés ; choisir et déployer les solutions adaptées : tableaux de bord, analyses en libre-service et agents IA connectés aux données, selon leur fiabilité, leur coût et leur adoption.
Maintenir la couche sémantique et les métadonnées permettant aux agents de traduire les demandes métier en requêtes SQL précises et cohérentes avec les indicateurs validés.
Définir et suivre les standards d'observabilité, d'éthique et d'évaluation des agents IA en production.
- Leadership technique & management Manager une data scientist : fixer les objectifs, prioriser la charge et accompagner sa progression.
Analyser les besoins de l'équipe, piloter un recrutement adapté, puis manager la personne recrutée ; coordonner le travail du consultant BI externe.
Assurer le leadership technique data science et analytics : choix techniques, standards de qualité, revues et diffusion des bonnes pratiques.
Vos premiers mois Selon votre date d'arrivée et les priorités du moment, vos premiers objectifs porteront sur : évaluer les besoins de l'entreprise ; mettre en production un nouveau modèle de machine learning ; finaliser la construction de l'équipe ; construire une roadmap alignée sur les besoins de l'entreprise ; moderniser la BI pour permettre à l'entreprise d'analyser ses données en langage naturel - l'un de nos chantiers prioritaires.
Profil recherché
Profil recherchéCritères exigés au moins 5 ans d'expérience en data science ; une expérience significative dans le retail, qui compte autant pour nous que la data science ; avoir mené des projets de data science de bout en bout : cadrage avec les métiers, modèles de machine learning déployés en production, jusqu'à une application utilisée par les métiers ; une expérience concrète de la BI et de la modélisation analytique (indicateurs, tableaux de bord, fiabilité des données) ; l'usage régulier d'agents ou d'assistants IA de développement.
Critères souhaités une expérience de management d'équipe, y compris le recrutement de profils data ; une expérience de pilotage de la BI : définition d'une stratégie BI, migration d'un outil de reporting ou gouvernance des indicateurs avec les métiers.
#J-18808-Ljbffr
Lead Data Science & Analytics - Retail - CDI - St Ouen H/F employeur : Noémie Miclo
Noémie Miclo offre un environnement de travail dynamique au sein d'une équipe pluridisciplinaire, favorisant l'innovation et la collaboration. Les employés ont l'opportunité de travailler sur des projets de data science de bout en bout, ce qui leur permet de développer leurs compétences techniques tout en ayant un impact direct sur les métiers. La culture d'entreprise valorise la séniorité et le développement personnel, avec des outils d'assistance à l'IA pour soutenir les équipes dans leurs missions.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Lead Data Science & Analytics - Retail - CDI - St Ouen H/F
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Noémie Miclo!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Noémie Miclo.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Noémie Miclo.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Noémie Miclo, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Lead Data Science & Analytics - Retail - CDI - St Ouen H/F
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Noémie Miclo, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Noémie Miclo s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Noémie Miclo
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
