Lead Data Scientist - Services H/F

Contenu de l'offre Lead Data Scientist - Services H/F chez Safran

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 79 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 16,5 milliards d'euros en 2020, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.

Safran est classé meilleur employeur mondial 2020 dans son secteur par le magazine Forbes.

En tant que Lead Data Scientist dans le domaine de services, vous aurez la responsabilité de mener des projets Data Science de bout en bout pour d'enjeux de support client, comme par exemple le Health Monitoring, 'optimisation de la maintenance et la logistique, ainsi que l'analyse de marché et la prévision.

Ce rôle est réalisé en contribuant à la stratégie de développement de projets, en proposant de méthodes innovantes, et en assurant le suivi et management des data scientists contribuant aux projets dans le périmètre:

Axe Stratégie / Identification d'opportunités / Création de Projet

Contribuer proactivement à la réflexion sur la stratégie d'application des algorithmes de data science et IA dans le domaine de services client (échanges avec le programme, groupes de travail, etc.). Comprendre, identifier et traduire les enjeux métiers en problématiques mathématiques/data, et collaborer avec les équipes techniques pour imaginer les solutions opérationnelles potentielles. Participer à la rédaction des devis techniques propre à chaque projet data science (planning de réalisation, choix techniques et méthodologiques, ressources nécessaires…). Axe Technique Data Science

Investiguer et proposer des méthodologies innovantes spécifiques; S'assurer que les solutions proposées aient le bon compromis entre l'état de l'art et la maturité du besoin. Concevoir et déployer des modèles d'analyse et de prédiction basés sur des méthodes statistiques (machine learning), d'analyse de série temporelle, d'optimisation, de simulation… Concevoir des interfaces utilisateur pour exploitation/compréhension des modèles statistiques (e.g. dashboards). Mesurer la pertinence et la performance des techniques d'analyse data utilisées, et proposer des améliorations de fond et de forme sur les bases de données internes à l'entreprise. Présenter les résultats d'analyses techniques à une cible business; Savoir utiliser des méthodes de storytelling pour délivrer un message. Axe Suivi et coordination équipe

Coordonner, conseiller et faire monter en compétence les Data Scientists au cours des projets et de leur carrière. Contribuer proactivement à la proposition des meilleures practices Assurer le développement et la capitalisation de la connaissance technique et méthodologique au sein de l'équipe. Diplômé en mathématiques appliquées, statistiques, modélisation des données, informatique décisionnelle: BAC+5 avec au moins 5 ans d'expérience, ou BAC +8/Doctorat avec au moins 3 ans d'expérience dans un contexte business

Compétences Techniques:
De l'expérience en conception d'outils ou de méthodes d'analyses orientés support client/service client. Maîtrise des techniques analytiques : algorithmes, apprentissage statistique, machine learning, modèles prédictifs, scoring, segmentation... Maîtrise des langages de programmation particulièrement utiles pour la data science (Python, R, Spark, SQL, C++, ...) Maîtrise d'au moins un logiciel de création de dashboards et des bibliothèques de visualisation de données (PowerBI, Grafana, Tableau, Dash, Shiny, D3.js, ...) Connaissances fortes en base de données (SQL, NoSQL, Graph…) Expérience en l'utilisation des clouds, et l'ingénierie des données (containers, orchestration, exploitation des plateformes "big data", ...) Compétences transverses

Expérience en management de projet de data science. Capacité à travailler en équipe, avec rigueur et méthode. Esprit de challenge, créativité et force de proposition. Bonne pédagogie, écoute et capacité de leadership. Communication orale claire et synthétique, sachant vulgariser des éléments techniques.