Data Scientist

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    Data Scientist - Agroalimentaire

    Ref: T-7932 - Publiée le 8 sept. 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 d'une mission passionnante pour l'un de nos clients dans le secteur de l'agroalimentaire, nous recherchons un expert en science des données pour renforcer leur équipe. L'objectif principal sera de tirer parti des vastes quantités de données disponibles pour améliorer les processus de production, optimiser les chaînes d'approvisionnement et favoriser l'innovation produit. L'industrie agroalimentaire est en pleine transformation numérique, et l'analyse de données joue un rôle crucial dans cette évolution. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de R&D, logistique et marketing pour transférer des insights basés sur les données en actions concrètes.

    Responsabilités

  1. Analyser de grandes quantités de données pour identifier des tendances et des opportunités d'optimisation dans les processus de production agroalimentaire
  2. Développer et tester des modèles prédictifs pour améliorer l'efficacité des chaînes d'approvisionnement
  3. Collaborer avec les équipes interfonctionnelles pour intégrer les analyses de données dans le cycle de vie des produits
  4. Créer des visualisations de données claires et convaincantes pour communiquer les résultats aux parties prenantes
  5. Participer à la mise en œuvre de solutions basées sur les données pour soutenir la développement durable et l'innovation au sein de l'entreprise

    Profil recherché

  6. Expérience avérée en tant que Data Scientist dans le secteur agroalimentaire ou dans un secteur connexe
  7. Maîtrise des outils et langages de programmation courants en science des données tels que Python, R, SQL
  8. Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données complexes
  9. Compétences solides en visualisation de données et expérience des outils comme Tableau ou Power BI
  10. Excellentes compétences en communication pour expliquer des concepts techniques à des non-techniciens
  11. Esprit d'équipe et capacité à travailler dans un environnement de collaboration interdisciplinaire