Data scientist

Keley est organisé autour de quatre communautés :
Data/IA, Product, Design, et DST (Digital, Stratégie et Transformation). Ces communautés travaillent ensemble, ce qui nous rend capable de répondre à de nombreuses problématiques en mobilisant des équipes pluridisciplinaires, qui mêlent consultants en transformation, experts UX, Product manager et data scientists.

Aujourd’hui nous recherchons un Data Scientist pour rejoindre notre équipe et accompagner nos clients dans la gestion de leurs projets Data

• Évaluer les solutions technologiques liées à la data Effectuer des benchmarks sur les outils et infrastructures de traitement et d’analyse de données (frameworks de machine learning, plateformes cloud, bases de données, outils de monitoring) afin de choisir les meilleures solutions adaptées aux besoins métier et aux contraintes techniques.
• Maintenir une veille technologique active sur l'IA et la data : Suivre les avancées et innovations dans le domaine des LLMs, de l'IA générative et des technologies data, expérimenter avec les nouvelles approches et technologies émergentes, et identifier les opportunités d'application pour proposer des solutions innovantes à nos clients.
• Collecter, traiter et analyser des données volumineuses : Manipuler des jeux de données complexes et hétérogènes (structurés et non structurés), assurer la qualité des données (prétraitement, feature engineering) et utiliser des outils et langages adaptés (Dataiku, Python, SQL, Spark, etc.).
• Créer de la valeur à partir des données grâce à l’IA et la Data Science : Développer et entraîner des modèles prédictifs, de classification ou de recommandation, utiliser des approches de NLP, Computer Vision ou rein forcement learning, et optimiser l’exploitation des données pour générer des insights à forte valeur ajoutée.
• Travailler en étroite collaboration avec les métiers : Comprendre les enjeux et problématiques des équipes métier (finance, marketing, opérations, etc.), co-construire des solutions IA adaptées à leurs besoins et assurer l’adoption des outils développés grâce à une approche centrée utilisateur.
• Déployer les outils développés en environnement de production (MLOps) : Industrialiser les modèles avec des pratiques MLOps (CI/CD, versioning, monitoring, scaling), utiliser des infrastructures cloud (AWS, GCP, Azure ML) et garantir la performance et la fiabilité des solutions en production.

• Développement d’outils d’optimisation des revenus pour le compte d’une compagnie aérienne
• Etude de l’impact du traitement de plaintes sur la customer lifetime value
• Industrialisation de proof-of-concepts (ML Ops)
• Développement de GPTMaker, un outil de création de chatbot s’appuyant sur des LLM

Vous avez une expérience significative en Data Science et IA, avec une expertise en modélisation statistique, machine learning, NLP, deep learning, ou optimisation, et avez travaillé sur des projets de bout en bout, de l’exploration des données à l’industrialisation des modèles.

Vous maîtrisez les outils et technologies data :
Python, SQL, Spark, Tensor Flow, PyTorch, Scikit-learn, ainsi que les plateformes cloud et data (Big Query, Snowflake, Databricks…)

Vous avez travaillé de manière transversale avec des équipes techniques (data engineers, MLOps, développeurs) et métier (marketing, finance, opérations…), en traduisant des problématiques business en solutions IA concrètes.

Vous êtes à l’aise avec les principes de MLOps et l’industrialisation des modèles, en appliquant des pratiques de versioning, monitoring et CI/CD pour garantir la performance et la fiabilité des solutions en production.

Vous savez communiquer et vulgariser vos analyses, résultats et recommandations auprès d’interlocuteurs non techniques, tout en collaborant efficacement avec les équipes data et IT pour assurer la mise en production des modèles.

Vous êtes curieux, rigoureux et méthodique, et savez faire avancer des projets complexes en maximisant leur impact business et leur adoption par les utilisateurs.

Vous avez le niveau Bac+5 (Ecole d’ingénieur,…