Data Scientist – H/F

Description du poste

Notre client est un éditeur de logiciel à l’international spécialisé dans les systèmes de découpe numérique sur tout type de textiles pour les marchés de la mode, l’automobile et l’ameublement.

Pionnier de l’innovation dans le domaine industriel 4.0, ils développent un système d’équipements industriels connectés, de logiciels et de services en ligne combinant différentes technologies (Cloud Computing, Edge computing, I.A ,etc.).

Rattaché au Data Science Manager, vous contribuez à développer et valoriser l’ensemble des données en prenant part à des projets de recherche via les technologies liées à la Data Science (Data mining, Machine learning, Deep learning, etc.).

En fonction des orientations stratégiques et accompagné des Data scientists de l’équipe, vous participez à la réalisation de projets long terme et la réalisation de Preuve de Concept (PoC). Vous assurerez la transition de ces travaux vers les plateaux de développement.

Environnement technique :
– Langage python
– Frameworks pandas, numpy, Scikit-learn, Keras ou Pytorch
– Outil de gestion de version et de conteneurisation (Git, Docker, Kubernetes)
– Environnement Cloud (Azure et AzureML souhaitable) et Big Data (Kafka, RabbitMQ)
– Outil de dashboarding et de suivi d’expérimentation (MLflow, Graphana, Kibana, PowerBi, d3.js, Seaborn)
Localisation : Bordeaux-sud
Rémunération : 55 000 à 65 000 Euros selon profil et expérience
Avantages :
– Entreprise innovante intervenant dans un domaine de pointe
– Aspect multiculturel et international
– Formation externe (séminaire BdX IO, Devoxx World, Agile Tour DockerCon etc.)
– Avantages sociaux : 1 jour de télé-travail/semaine, locaux refait à neuf, CSE attractif, restaurant d’entreprise, mise à disposition d’un complexe sportif, prime intéressement etc.

Profil recherché

Votre profil :

– Vous justifiez d’au moins 5 ans d’expérience en tant que Data Scientist
– Vous disposez de fortes connaissances en pipelines et traitement de données
– Vous avez une appétence particulière pour les sujets liés à la donnée, des phases de collecte à l’utilisation