Data Scientist

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    Data Scientist - Agroalimentaire

    Ref: T-250717 - Publiée le 5 nov. 2026

    • Localisation

      Région de Lille

    • TJM

      Selon profil

    • Part de télétravail

      Pas de télétravail

    • Expérience minimum

      6 à 8 ans (Senior)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission


    Contexte
    Dans le cadre d’un projet d’industrialisation des pratiques au sein d’une organisation du secteur agroalimentaire, une mission de Data Scientist est à pourvoir à Lille. L’objectif est de concevoir des modèles prédictifs exploitables par les équipes métiers et de contribuer à leur mise en œuvre dans un cadre opérationnel. La mission implique une collaboration régulière avec les équipes métier et techniques, ainsi qu’une capacité à transformer les besoins identifiés en solutions pragmatiques et directement utilisables.

    Objectifs de la mission
  1. Concevoir des modèles prédictifs adaptés aux besoins des métiers.
  2. Contribuer à l’industrialisation des pratiques liées à la data science.
  3. Traduire les problématiques métier en approches analytiques pertinentes.
  4. Proposer des solutions pragmatiques, exploitables et adaptées au contexte de l’organisation.
  5. Faciliter la collaboration entre les équipes métier et les équipes techniques autour des travaux de modélisation.

  6. Responsabilités
  7. Analyser les besoins exprimés par les équipes métiers et techniques.
  8. Définir et mettre en œuvre des approches de modélisation prédictive.
  9. Développer des modèles répondant aux objectifs opérationnels identifiés.
  10. Participer à la structuration et à l’industrialisation des pratiques de data science.
  11. Présenter les travaux réalisés et leurs résultats aux interlocuteurs concernés.
  12. Collaborer régulièrement avec les différentes parties prenantes afin d’assurer la pertinence et l’exploitabilité des solutions proposées.

  13. Profil recherché
  14. Expérience confirmée de 6 à 8 ans minimum en tant que Data Scientist.
  15. Maîtrise des principes de conception de modèles prédictifs.
  16. Capacité à comprendre et formaliser des problématiques métiers.
  17. Aptitude à collaborer avec des équipes métier et techniques.
  18. Autonomie dans la conduite des travaux confiés.
  19. Bonnes capacités de communication pour expliquer les choix méthodologiques et les résultats obtenus.
  20. Esprit pragmatique et capacité à proposer des solutions concrètes et exploitables.