Data Scientist H​/F

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Profil recherchéDéroulement des entretiens

Postuler En bref Engine Applied AI & Data Science Bureaux 8 villes Expérience 3 ans + Langues Langue locale Anglais courant Mode de travail Hybride Descriptif du poste

Un modèle n'a de valeur que s'il change une décision. Chez Diametral, le Data Scientist conçoit des modèles qui pèsent sur la marge, le risque ou l'expérience client, et les amène jusqu'en production. Ton terrain : la science des données appliquée à des problèmes métier réels, du machine learning classique à l'IA générative.

Tu rejoins l'engine Applied AI & Data Science et tu travailles en squad avec des Data Engineers, des ML Engineers et des Product Owners.

Ce que tu vas construire

• Des modèles de prévision de la demande, de pricing et d'optimisation pour la distribution et l'industrie.
• Des modèles de scoring, de risque de crédit et de détection de fraude pour la banque et l'assurance.
• Des modèles de segmentation, d'appétence et d'hyperpersonnalisation pour les directions marketing et CRM.
• Des solutions d'IA générative : RAG sur données propriétaires, extraction documentaire, agents, évaluation de LLM.
• Des approches avancées quand le problème l'exige : séries temporelles, foundation models, NLP, computer vision, optimisation.
• Des restitutions qui convainquent : visualisations claires, mesure d'impact, recommandations actionnables.

Ton environnement technique

Python, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, statsmodels, Hugging Face, Lang Chain ou Llama Index, MLflow, Databricks, Azure ML, Vertex AI, Sage Maker.

Au sein de Diametral

• Tu partages tes retours d'expérience et ta veille dans la communauté de l'engine.
• Tu progresses vite au contact d'experts seniors, grâce au pair programming et aux revues de code.

Profil recherché

Ce que tu apportes

• Diplôme d'école d'ingénieur ou master en data science, statistiques ou mathématiques appliquées.
• Au moins 3 ans d'expérience en data science, hors stage et alternance.
• Des bases solides en statistiques et en machine learning, et une excellente maîtrise de Python.
• Au moins un projet mené jusqu'à la mise en production ou à l'usage réel.
• Anglais courant en contexte client, et la langue de ton bureau de rattachement.

Ce qui fera la différence

• Une expérience de l'IA générative (RAG, fine-tuning, évaluation de LLM).
• Une expertise sectorielle : retail, énergie, banque-assurance, santé.
• Une pratique des outils MLOps et du cloud.

Ton état d'esprit

• Rigueur scientifique et sens de l'impact business.
• Pédagogie : tu sais rendre un modèle compréhensible et digne de confiance.
• Curiosité pour un domaine qui se réinvente tous les six mois.

Ce que nous attendons de tous nos talents

• L'obsession de l'impact business : tu comprends vite le métier de nos clients, et tu sais le challenger.
• Un sens aigu du service et de l'expérience client.
• Une communication de haut niveau, à l'écrit comme à l'oral : tu simplifies, tu embarques.
• Une maîtrise avancée des outils d'IA et d'automatisation : tu peux nous montrer un agent ou un prototype que tu as construit toi-même.
• De l'ambition et de la rigueur, au service d'une équipe qui fait passer le collectif avant l'individu.

Déroulement des entretiens

• Entretien avec l’équipe Talent Acquisition et/ou un Business Manager
• Entretien technique avec un expert de l’engine
• Entretien avec le Managing Director ou l’Engine Director