Senior Data Scientist

Gérer le recrutement d’un(e) Senior Data Scientist, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.
(Rattaché au Lead Data Scientist, Chief Data Scientist ou Head of AI)

Le/la Senior Data Scientist est un expert technique spécialisé dans le développement et l’optimisation d’algorithmes de data science et machine learning pour analyser des données structurées et non structurées (textes, images, données tabulaires, séries temporelles, etc.). Son rôle principal est de concevoir, implémenter et valider des solutions algorithmiques robustes pour résoudre des problèmes métiers spécifiques, en collaborant avec les équipes produit qui définissent les priorités via les backlogs. Il travaille en étroite collaboration avec les data engineers pour industrialiser ses solutions et avec les équipes métiers pour comprendre les besoins business.

Missions et Responsabilités

1. Développer des Algorithmes de Data Science Avancés

• Concevoir et implémenter des modèles de machine learning (régression, classification, clustering, deep learning) adaptés aux cas d’usage métiers.
• Développer des solutions spécifiques pour le traitement de données tabulaires, séries temporelles et textes.
• Optimiser les performances des modèles (précision, temps de calcul, généralisation).
• Valider les modèles via des méthodes d’évaluation rigoureuses (cross-validation, A/B testing).

2. Collaborer avec les Équipes Produit et Techniques

• Travailler avec les Product Owners pour comprendre les exigences métiers.
• Participer aux réunions de priorisation pour aligner son travail avec les backlogs.
• Collaborer avec les data engineers pour industrialiser les solutions.
• Documenter les solutions algorithmiques et leurs cas d’usage.

3. Assurer la Qualité et la Robustesse des Modèles

• Implémenter des tests de validation pour évaluer la qualité des modèles.
• Identifier et corriger les biais potentiels dans les algorithmes.
• S’assurer du respect des bonnes pratiques (reproductibilité, documentation).
• Optimiser les modèles pour la production (latence, scalabilité).

4. Innover et Veiller aux Avancées Technologiques

• Suivre les dernières avancées en data science et machine learning.
• Évaluer de nouvelles approches algorithmiques (nouveaux modèles, techniques).
• Proposer des améliorations aux solutions existantes.
• Participer à des formations et conférences pour rester à jour.

5. Contribuer à l’Amélioration Continue

• Partager les bonnes pratiques avec l’équipe.
• Mentorer les junior data scientists sur des sujets techniques.
• Participer aux revues de code et aux discussions techniques.
• Contribuer à la documentation technique et aux connaissances collectives.

Exemples de Réalisations Concrètes

• Développé un modèle de prédiction de churn améliorant la rétention client de 15%.
• Optimisé un algorithme de classification réduisant les erreurs de 20%.
• Créé un système de scoring pour l’évaluation de risques, améliorant la précision de 25%.
• Automatisé un pipeline de traitement de données réduisant les temps de calcul de 30%.
• Implémenté une solution de NLP pour l’analyse de feedbacks clients, augmentant les insights de 40%.