En un coup d'œil
- Missions: Collecte et traitement des données pour optimiser les prix et la demande des produits.
- Entreprise: Grande entreprise de distribution innovante avec une équipe dynamique.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Impact direct sur la stratégie de pricing et l'optimisation des produits.
- Qualifications: Expérience en science des données et compétences en modélisation.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Contexte : Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l’optimisation de l’assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique.
Missions :
- Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian, filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix.
- Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata.
- Modélisation : le modèle prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%).
- Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel.
- Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU, performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes.
- Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate).
- Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée.
- Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois.
- Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel.
- Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier.
Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.
Data Scientist - GCP in Lille employeur : VISIAN
Rejoindre notre société de conseil, c'est intégrer un environnement dynamique où l'innovation et la collaboration sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, permettant à nos employés de grandir et d'évoluer dans leur carrière tout en travaillant sur des projets significatifs pour le secteur bancaire. Située dans un cadre stimulant, notre entreprise valorise la diversité des idées et favorise un équilibre entre vie professionnelle et personnelle, rendant chaque journée de travail enrichissante et motivante.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist - GCP in Lille
✨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 VISIAN
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez VISIAN. 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 Data Scientist - GCP in Lille
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez VISIAN, 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 VISIAN 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 VISIAN. 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 VISIAN
✨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 VISIAN et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
