Candidature ouverte
Candidature fermée
Data Scientist - Pernod Ricard
Description du client
Vous souhaitez rejoindre une entreprise en pleine expansion, travailler au sein d'équipes conviviales et participer à la stratégie de croissance mondiale de l'un des portefeuilles les plus prestigieux et complets de l'industrie des vins et spiritueux ?
Notre client, Pernod Ricard – leader mondial dans l’industrie des vins et spiritueux –, recherche un Data Scientist, basé à "The Island", le siège mondial situé en plein cœur de Paris.
Le Groupe a entamé sa transformation digitale en 2020 et a lancé des Programmes Digitaux Clés (KDPs), déployés sur leurs principaux marchés à travers le monde.
Détail & objectif de la mission
Vos missions concrètes pour ce poste :
- Maintenir et développer un modèle avancé de machine learning afin de soutenir notre équipe Marketing en Asie.
- Appliquer une expertise en inférence statistique pour concevoir, évaluer et interpréter des expériences basées sur les données, en garantissant la validité et la fiabilité des résultats.
- Suivre et promouvoir les meilleures pratiques de codage, notamment le contrôle de version, la documentation et les tests, afin d’assurer la maintenabilité et la scalabilité de nos solutions en data science.
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires, incluant des Machine Learning Engineers (MLE), Data Analysts, Experts Métier et Data Engineers, pour identifier et relever des défis liés aux données.
- Être un joueur d'équipe au sein d'une squad à fort impact.
Profil recherché
Formation et expérience
• Master ou Doctorat en Informatique, Data Science, Statistiques ou un domaine connexe.
• Au moins 2,5 ans d’expérience en data science, machine learning ou un poste similaire.
Compétences techniques (Hard Skills)
• Maîtrise de Python et SQL. Une expérience avec Streamlit est un plus.
• Expérience avec les frameworks et bibliothèques de machine learning.
• Engagement fort envers les bonnes pratiques de codage, notamment l’écriture d’un code propre, bien documenté et efficace.
• Expertise en tests d’hypothèses, analyse de régression et méthodes bayésiennes (ou tout autre domaine similaire est un plus).
• Familiarité avec les outils de visualisation de données.
Compétences interpersonnelles (Soft Skills)
• Excellentes compétences en collaboration, avec une capacité à travailler efficacement avec des équipes et des parties prenantes variées.
• Capacité à documenter et expliquer clairement des sujets techniques à ses pairs et aux équipes métier.
• Volonté d’allier data science et business pour générer un impact concret.
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