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MP DATA

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Data Scientist - H/F

Boulogne-Billancourt, FRPresencialPermanenteTiempo completo

Publicado 30 sept 2026

Este empleo está publicado en FR

En tant que Data Scientist, vous serez responsable du développement de modèles avancés et de leur intégration dans des pipelines de production, en collaboration étroite avec les Data Engineers, ML Engineers et équipes métier.

Vos missions incluront :

Développement & Modélisation

  • Concevoir, développer et optimiser des modèles de machine learning, deep learning ou de modélisation mathématique.

  • Réaliser l’analyse exploratoire des données (EDA), le prétraitement, la sélection de features et la validation statistique.

  • Mettre en place des expérimentations reproductibles et comparer différentes approches (benchmarks).

Qualité, Tests & Documentation

  • Effectuer des tests unitaires, tests de performance et validation des modèles.

  • Participer aux phases de test, recette et mise en service des modèles.

  • Rédiger de la documentation technique claire, structurée et exploitable.

  • Fournir des livrables professionnels : modèles performants, code commenté, notebooks reproductibles, guides utilisateurs.

Intégration & Collaboration

  • Présenter vos résultats (métriques, choix techniques, limites, recommandations) aux chefs de projets et parties prenantes métier.

  • Accompagner et former les utilisateurs finaux à la compréhension et à l’usage des modèles développés.

Veille technologique & Innovation

  • Assurer une veille continue sur les méthodes IA, les frameworks ML/DL, et les bonnes pratiques de modélisation.

  • Proposer des améliorations, de nouvelles approches et participer activement à la construction de l'expertise IA de MP DATA.

Diplômé(e) d’une grande école d’ingénieur (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, INSA, ISAE, etc.) ou équivalent, vous disposez d’au moins 1 an d'expérience en Data Science et d’une solide base en mathématiques appliquées, statistiques et apprentissage automatique.

Vous êtes reconnu(e) pour :

  • Votre rigueur scientifique et votre capacité d’analyse.

  • Votre autonomie, votre curiosité et votre sens de l’initiative.

  • Votre capacité à vulgariser vos travaux auprès de profils techniques ou métier.

  • Votre goût pour la résolution de problèmes complexes dans des environnements industriels.

  • Votre esprit d’équipe et votre envie de contribuer à des projets concrets

Compétences techniques

  • Très bonne maîtrise de Python (écosystème : NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch).

  • Solides bases en machine learning, deep learning, statistiques et modélisation mathématique.

  • Connaissances en R, C++ ou C# (un plus selon projet).

  • Bonne compréhension des environnements de données et des bonnes pratiques de développement.

Souhaitées

  • Expérience avec des frameworks ML/DL avancés (HuggingFace, XGBoost, LightGBM, etc.).

  • Capacité à travailler en équipe et esprit d’équipe

  • Connaissance des méthodologies Agile.

  • Appétence pour les environnements Cloud (AWS, GCP, Azure).

  • Familiarité avec des outils de dataviz (Plotly, Power BI, Streamlit…).

  • Connaissance du secteur industriel ou aéronautique.

Appréciées

  • Capacité d’auto-formation rapide.

  • Intérêt pour le NLP, la vision par ordinateur ou les modèles génératifs.

  • Solide expérience en modélisation mathématique, machine learning, deep learning

  • Maîtrise du français et bonne maitrise de l’anglais

  • Prise de contact téléphonique (5/10min)

  • 1er entretien : Présentation de vos expériences et projets + présentation globale MP DATA (45min/1h)

  • Test technique adapté à votre métier et sur un cas d'usage concret

  • 2ème entretien : Entretien Technique (1h)

  • 3ème entretien : Visite de nos locaux à Boulogne et échange avec notre Directeur d'Agence

Resumen del puesto

Tipo de empleo

Tiempo completo

Correo electrónico

gregoire.gaillac@mpdata.fr

Habilidades requeridas

Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)Machine LearningDeep LearningApplied Mathematics and StatisticsExploratory Data Analysis (EDA) and Feature EngineeringModel Evaluation, Validation and Testing (unit tests, performance tests)Reproducible Experimentation and BenchmarkingModel Integration and Deployment into Production PipelinesTechnical DocumentationCommunication and Presentation to StakeholdersFamiliarity with advanced ML/DL frameworks (HuggingFace, XGBoost, LightGBM)Cloud platforms (AWS, GCP, Azure)Agile MethodologiesKnowledge of R, C++ or C#

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