0 800 11 10 09Services & appel gratuitsDe 9h à 18h. Gratuit depuis un poste fixe.numéro vert 0 800 11 10 09 de 9h à 18h - appel gratuit depuis un poste fixe
Si Carrefour est partenaire de Paris 2024, c'est parce que nous retrouvons beaucoup de nous dans les valeurs du sport !
Nous aimons les challenges et visons une performance durable :
Face aux défis de notre époque, Carrefour a pour ambition de rendre le meilleur
accessible à tous et de s'affirmer en chef de file d'une distribution responsable. Cela signifie de nombreux projets et occasions d'innover au quotidien pour nos équipes.
Nous nous épanouissons en équipe : Métiers du commerce, métiers d'expertise, entrepreneurs unissent leurs compétences et leurs efforts pour construire ensemble une chaîne de valeur au service des consommateurs. Au plus près de nos clients ou en coulisses, chacun a un rôle à jouer mais peut compter sur les autres pour réussir.
Nous veillons à ce que chacun puisse aller loin : L'envie et le mérite sont les seuls pré-requis pour nous rejoindre, accéder à une formation, changer de métier, être promu ou créer son entreprise.
Nous partageons la victoire : nos collaborateurs sont engagés et nous nous engageons en retour. En offrant des rémunérations et des avantages parmi les meilleurs de notre secteur, en permettant à chacun d'être associé aux résultats, en veillant à la santé de tous.
La Direction Data Groupe, services financiers recherche un(e) :
Lead Data Scientist (F/H)
Contexte
En tant que Lead Data Scientist au sein du département Data Groupe, Services Financiers, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le déploiement et la gouvernance de solutions data avancées, orientées vers la création de valeur et l'optimisation des processus métiers. Ce poste englobe l'ensemble du cycle de vie des projets data, y compris la science des données, l'ingénierie, l'architecture, l'analyse, et le dashboarding, pour offrir une vision globale des données et des performances.
Vos missions
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Conception de Modèles Avancés : Développer des modèles de machine learning, notamment pour des cas d'usage tels que la prédiction de risque, la détection de fraude, et les recommandations client. *
Data Engineering et Architecture : Superviser la construction, l'optimisation et la maintenance des pipelines de données, tout en collaborant avec les équipes d'ingénierie pour garantir une infrastructure de données évolutive et performante sur les environnements cloud (GCP, AWS, Azure). *
Data Analysis et Dashboarding : Diriger des analyses approfondies pour générer des insights exploitables et superviser la création de dashboards en collaboration avec les équipes métiers pour une meilleure prise de décision. *
Pilotage de Projets Data : Gérer et superviser des projets de data science de bout en bout, en coordonnant les équipes multidisciplinaires pour garantir la réussite des livrables. *
Innovation et Veille Technologique : Identifier et proposer des technologies émergentes et des méthodologies innovantes afin d'améliorer les processus et les solutions en place. *
Encadrement et Mentorat : Former et encadrer une équipe de data scientists, data engineers et data analysts, promouvoir une culture d'excellence technique et encourager le développement continu des compétences. *
Gouvernance des Données : Contribuer à l'élaboration de la stratégie de gouvernance des données en conformité avec les réglementations internes et externes. *
Collaboration Interdépartementale : Travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes (technique, métier, produit) pour assurer une intégration fluide des solutions et maximiser leur impact.
Informations complémentaires
* Basé à Massy * Statut : cadre *
Intéressement et participation *
Mutuelle / prévoyance
Description du profil
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Formation : Diplôme de niveau Bac +5 en mathématiques appliquées, statistiques, informatique, ou dans un domaine connexe. *
Expérience : Minimum de 8 ans d'expérience en data science, data engineering ou data architecture, avec une expérience significative en gestion d'équipe. *
Compétences Techniques : Maîtrise de Python, SQL, Spark et des environnements cloud (GCP, AWS, ou Azure), expertise en machine learning, gestion de pipelines de données et architecture cloud. *
Leadership et Gestion d'Équipe : Expérience confirmée dans la supervision et le développement de talents en data science, data engineering, et data analysis. *
Qualités Relationnelles : Solides capacités de communication pour vulgariser les concepts techniques aux parties prenantes non techniques et promouvoir la data science et l'ingénierie des données au sein de l'entreprise.
Compétences Clés
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Expertise en modélisation prédictive, machine learning, data engineering, et dashboarding. *
Expérience en design d'architecture data pour des environnements à large échelle. *
Compétences en visualisation de données pour la création de dashboards interactifs. *
Connaissance approfondie des bonnes pratiques en matière de gestion des données et de gouvernance.