Data Scientist
SAfranMars 2026 – Aujourd'hui
CONTEXTE & PÉRIMÈTRE :
- Poste de Data Scientist, au service des décisions métiers et de la création de valeur à partir de la donnée.
- Travail transverse avec les équipes métiers, produit et techniques.
- Intervention de la collecte de la donnée jusqu’à la mise en production des modèles et tableaux de bord.
- RESPONSABILITÉS & MISSIONS :
- Recueil, collecte et structuration des données issues de sources multiples.
- Conception et maintenance de pipelines de données (ETL/ELT) fiables et automatisés.
- Nettoyage, préparation et modélisation des données (qualité, feature engineering).
- Analyses exploratoires et statistiques pour répondre aux problématiques métiers.
- Conception de tableaux de bord et de KPIs (BI) à destination des décideurs.
- Développement, entraînement et évaluation de modèles de machine learning.
- Mise en production et industrialisation des modèles (MLOps, monitoring, ré-entraînement).
- Mise en place de la gouvernance, de la qualité et de la documentation des données.
- Restitution et vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes.
- Veille technologique sur les méthodes et outils data/IA.
- RÉALISATIONS CLÉS :
- Tableaux de bord ayant accéléré et fiabilisé la prise de décision (à chiffrer).
- Modèles prédictifs générant un gain mesurable (revenus, coûts, performance).
- Automatisation de reportings manuels (gain de temps significatif).
- Amélioration de la qualité et de l’accessibilité des données pour les équipes.
- Industrialisation d’un modèle de la preuve de concept à la production.
- SQL, Python (pandas, scikit-learn), outils de BI (Power BI, Tableau, Looker).
- Data warehouse (BigQuery, Snowflake), cloud, orchestration (Airflow), frameworks de machine learning.