Lead data scientist
il y a 3 semaines
Invivo Digital Factory est le pôle digital du groupe InVivo, 1er groupe coopératif agricole français. Sa mission depuis 2018 : piloter et exécuter la transformation digitale du groupe et de l’ensemble de ses métiers BtoB et BtoC stratégiques (Agriculture, Vin, Retail / Jardinerie et distribution alimentaire et Malterie).
Parmi ces grands projets de développement est né une Success story : aladin.farm, 1er projet digital développé par l’entreprise en 2019. Plateforme de vente des produits et services agricoles des coopératives d’ InVivo, aladin.farm est le fruit de la collaboration avec 9 coopératives sociétaires ayant pour projet de digitaliser la commercialisation de leurs approvisionnements auprès de leurs agriculteurs. En 2022, trois ans après son lancement, aladin.farm passe le cap du million d’articles agricoles vendus en ligne avec un CA de plus de 150 M €.
En 2021 s'ouvre une nouvelle page pour InVivo Digital Factory qui s'attaque alors au marché BtoC avec la refonte des sites e-commerce de Teract, branche Retail d’InVivo : Jardiland.com et Gammvert.fr.
En tant que Lead Data Scientist, vous aurez pour mission principale d’être le référent technique de votre équipe en contribuant et en les accompagnant dans la réalisation des projets de Data Sciences. Vous êtes le garant de la livraison des sujets de l’exploration jusqu’à la production et de leur bonne exécution en production, et vous portez l’amélioration continue des solutions livrées.
Vous rejoignez une équipe portant un 1er sujet en production basé sur un modèle prescriptif et 12 modèles prédictifs dans un contexte industriel et en cours de déploiement sur l’ensemble de nos sites.
Votre rôle en tant que lead data scientist :
- Accompagner une équipe de 4 à 5 DataScientists - profils juniors (internes et externes) en les aidant dans leurs problématiques quotidiennes et dans leur montée en compétence.
- Veiller à l’optimisation du code dans sa vision FinOps pour aider à maîtriser les coûts d'infrastructure cloud, et accompagner l’équipe dans cette optimisation de leur code.
- Porter la vision "opérations" dans un contexte de déploiement d'un produit d'IA sur un ensemble de sites industriels répartis dans plusieurs pays.
- Apporter de la hauteur sur les problématiques de scalabilité tant horizontale (nombre de sites) que verticale (augmentation de la quantité de données et des modèles).
- Travailler en pair avec le Lead Data Engineer de façon à faciliter les échanges, lever les éventuelles adhérences et ou difficultés
- Travailler avec les développeurs Full Stack pour mettre à disposition les résultats de façon intelligible et exploitable. Participer à la compréhension des besoins métiers et développer une proposition de valeur en accompagnant les Product Owners (faisabilité, pré-requis, timing)
- Accompagner les métiers dans la compréhension des modèles et participer à l’identification de use cases métiers à fort enjeux afin de les mettre en œuvre.
- Veiller au respect de l’architecture globale des solutions dans l’ensemble de ses composantes (Data Engineering, Full Stack, Data Analyse, Data Science), ainsi que des bonnes pratiques.
- Maitriser le delivery d'un sujet "DataScience" dans une logique Opérations, de son fonctionnement du code en production et de son déploiement progressif sur les différents sites.
- Faire vivre l’amélioration continue des modèles à travers le « lab » et s’assurer de la déployabilité des améliorations sur la version industrielle déployée sur les lignes de production.
- Contribuer directement, si nécessaire, à certains projets en tant que Data Scientist.
A propos de toi
- Vous êtes issue d'une formation scientifique universitaire ou d'école d'ingénieur (Bac +5/+8), vous avez plusieurs années d’expérience en tant que Lead dans le domaine de la data science et du machine learning appliqué en entreprise, avec plusieurs modèles mis en production.
- Vous maîtrisez les concepts traditionnels en analyse des données, ainsi que des notions et algorithmes classiques de machine learning (classification et régression, clustering, surapprentissage, régularisation, etc.) comme de deep learning, mais aussi des mécaniques de monitoring et d’entraînement continu.
- Vous disposez également d'excellentes connaissances sur Databricks, Python et PySpark, ainsi que des librairies phares en machine learning et des frameworks Azure (Azure Machine Learning, mlflow).
- Vous disposez par ailleurs d’une forte connaissance des bonnes pratiques de software engineering : version-control, gitflow, CI/CD, clean-code pour accompagner l’industrialisation des solutions, ainsi que des outils de déploiement (Azure DevOps).
- Vous êtes familier avec l’écosystème cloud public Azure.
- As last but not least, your english is fluent
Stack : Azure / Databricks / Azure DevOps / GitLab / Jira
LE PETIT +
Des précédentes missions au sein d'un environnement industriel est un plus.
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Lead Data Scientist
il y a 4 semaines
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il y a 1 mois
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Digital Lead Data Scientist
il y a 1 mois
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il y a 3 semaines
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il y a 4 semaines
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