Requirements: French
Company: maltem Paris
Region: Lille , Hauts-de-France
Contexte
Dans le cadre de sa transformation digitale, une entreprise leader du secteur sport & retail renforce ses quipes data afin de dvelopper des solutions innovantes destination de ses magasins. Le ple Data In-Store recherche un profil expriment en data science, avec une expertise en computer vision et en prvision (forecasting), pour concevoir et industrialiser des modles fort impact mtier.
Lobjectif : proposer des solutions combinant analyse dimages et prvision de comportements pour optimiser les performances oprationnelles et enrichir lexprience client en point de vente.
Responsabilits principales
- Concevoir et dvelopper des modles de computer vision pour traiter des flux visuels (images, vidos), en temps rel ou diffr : dtection dobjets, segmentation, reconnaissance dimage.
- Dployer des modles de prvision (forecasting) pour anticiper des tendances de vente, comportements clients ou niveaux de demande.
- Croiser les donnes visuelles et temporelles dans des modles hybrides.
- Collaborer avec les quipes produits, techniques et mtiers pour intgrer les modles aux outils de pilotage et de recommandation.
- Suivre lvolution des modles en production (monitoring, optimisation, backtesting automatis).
- Documenter les mthodes et assurer la maintenabilit des pipelines.
- Communiquer les rsultats et la valeur mtier auprs dinterlocuteurs techniques et non-techniques.
Profil recherch
- 3 7 ans dexprience en data science avec spcialisation en computer vision et modlisation prdictive.
- Solides comptences en Python, machine learning, statistiques, sries temporelles.
- Exprience concrte en dtection dobjets, classification, segmentation dimages, extraction de features.
- Aisance en environnement MLOps : CI/CD, monitoring, conteneurisation, dploiement en production.
- Bonne comprhension des mthodes agiles, rigueur, sens de la synthse.
- Anglais professionnel courant et matrise du franais.
- Formation en data science, informatique ou domaine quantitatif.
Environnement
quipe pluridisciplinaire au sein du domaine Customer Growth / In-Store. Collaboration avec des quipes techniques linternational (notamment Amsterdam et Madrid). Projets forte visibilit, stack data moderne, environnement orient produit.
Localisation
Poste bas Lille ou Paris, avec mode de travail hybride.