Data Scientist

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    Data Scientist - Agroalimentaire

    Ref: T-9021 - Publiée le 24 nov. 2025

    • Localisation

      Région de Paris

    • TJM

      Selon profil

    • Part de télétravail

      3j / semaine

    • Expérience minimum

      3 à 5 ans (Confirmé)

    • Date de démarrage

      ASAP

    Contexte et description de la mission

    Contexte

    Dans le cadre du secteur agroalimentaire, notre client recherche un expert en données afin de mieux comprendre et répondre aux besoins changeants du marché. Avec l'augmentation continue de la demande et l'importance croissante des solutions durables, il devient crucial d'exploiter efficacement les données pour optimiser les processus de production, de distribution et de vente. Cette mission vise à soutenir notre client dans le développement de modèles prédictifs et d’analyses avancées afin de soutenir les décisions stratégiques.


    Responsabilités

  1. Concevoir et développer des modèles d'analyse prédictive pour optimiser les chaînes d'approvisionnement.
  2. Analyser des jeux de données complexes pour identifier des tendances et des opportunités d'amélioration des processus.
  3. Collaborer avec les équipes de production pour intégrer les solutions analytiques dans les opérations quotidiennes.
  4. Fournir des rapports et des visualisations de données clairs et impactants pour faciliter la prise de décision par les parties prenantes.
  5. Contribuer à la mise en place de solutions de machine learning pour automatiser certaines tâches répétitives et améliorer l'efficacité opérationnelle.
  6. Suivre les avancées technologiques en science des données pour proposer des améliorations continues aux méthodes d'analyse utilisées.


    Profil recherché

  7. Expérience avérée en tant que Data Scientist dans le secteur agroalimentaire ou un secteur connexe.
  8. Maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R pour l'analyse de données.
  9. Compétences solides en statistiques et en modélisation de données avancée.
  10. Bonne connaissance des outils de visualisation de données tels que Tableau ou Power BI.
  11. Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer avec des équipes multidisciplinaires.
  12. Excellentes compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes.
  13. Capacité à adapter rapidement des nouvelles technologies et méthodologies en science des données.