Data Scientist Senior

Nous rejoindre, c'est intégrer une entreprise d'envergure mondiale. Mû par la recherche permanente de l'innovation et de l'excellence, pionnier et leader des technologies propres et de la mobilité durable, le Groupe entend rester à la pointe des grandes tendances qui font bouger le monde.Fort de son efficience, de son agilité et de son esprit d'équipe, le Groupe fait preuve d'exigence et d'audace pour définir la mobilité de demain. Pour réussir ces transformations, l'entreprise a besoin de tous les talents. Rejoignez-nous Chez Stellantis, nous évaluons les candidats selon leurs qualifications, leurs mérites et les besoins du métier. Nous accueillons les candidatures des personnes de tout genre, âge, ethnie, nationalité, religion, orientation sexuelle, et handicap. La diversité de nos équipes nous permettra de mieux appréhender l'évolution des besoins de nos clients et de notre environnement futur.Les priorités peuvent évoluer dans un environnement aussi dynamique que le nôtre. Ce poste comprend donc, sans s'y limiter, les responsabilités suivantes :ResponsibilitiesÊtre l'expert de confiance chargé de faire évoluer notre feuille de route Data Science pour l'ensemble des logiciels et des analyses d'ingénierieDévelopper des travaux de recherche innovants permettant de déduire qualitativement des enseignements à partir de données comportementales afin d'influencer directement la conception des fonctionnalités, les modèles économiques, les processus opérationnels, l'UX et les heuristiques clientsConcevoir et déployer des modèles prédictifs et des simulations pour optimiser les décisions business, le développement produit et les opérations, en particulier autour du développement d'agents IAConstruire et concevoir des systèmes de Machine Learning — modèles probabilistes, filtrage collaboratif, apprentissage par renforcement — pour alimenter les fonctionnalités embarquées et IoTConstruire et concevoir des systèmes GenAI — LLM, RAG — pour favoriser l'adoption de l'IA dans les équipes métiers et produitsFaire évoluer la plateforme et la méthodologie d'expérimentation pour permettre des tests agiles mais sûrs de toutes les fonctionnalités logiciellesDémocratiser et partager les apprentissages en contribuant à un référentiel d'apprentissage centralisé et à un blog externeFournir un leadership technique aux autres data scientists, quels que soient leurs parcours, via des revues de codeComprendre les besoins des parties prenantes et les accompagner dans la formulation des questions de recherche et des méthodologies associéesLes meilleurs performeurs démontreront :Ce que recherchent les meilleurs performersUne capacité constante à identifier et satisfaire les besoins des autres au sein de l'équipe et dans toute l'entrepriseUne influence réussie auprès de pairs non techniques et de la direction pour générer des changements significatifsUn impact mesurable sur l'engagement client grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développésUn impact mesurable sur les revenus grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développésUn impact mesurable sur l'expérience client grâce à des analyses, modèles statistiques ou produits développésDes déductions qualitatives et quantitatives issues de l'expérimentation conduisant à l'optimisation produitQualificationsDiplôme universitaire (BA / BSc) avec spécialisation technique (Statistiques, Informatique, Physique, Ingénierie, IA générative, etc.)Plus de 10 ans d'expérience en analytics avancées / data science / IAExcellentes compétences techniques en Python / R, SQL, et expérience dans des produits pilotés par IA / MLConnaissance des statistiques avancées, des algorithmes ML et des modèles d'IA générativeExpérience des technologies analytiques distribuées — Spark, Hive, PrestoCompétences démontrées en programmation appliquée à la data scienceExpertise dans la construction d'un récit à partir de données et dans la communication efficace des résultatsExpertise en NLP ou en méthodologies LLM & RAGMaîtrise des méthodologies d'expérimentation et d'inférence causaleExpérience complète en modélisation prédictive et prescriptive / machine learningSolide sens produit, compréhension de l'engagement utilisateur et des stratégies de monétisation logicielleDiplôme avancé en data science ou domaine connexe :Participation active dans l'industrie, avec reconnaissance pour l'application de la science dans votre domaineCompétences multidimensionnelles — data science & IA, expérimentation, analyse, ingénierie, etc.Connaissance des principales architectures de deep learning et d\'IA générativeÊtre un champion reconnu des bonnes pratiques au sein des équipes analytics, data et ingénierie #J-18808-Ljbffr