{"id":2027073,"url":"https://alion.io/job/skiils-data-scientist-retail-distribution-hf","title":"Data Scientist - Retail & Distribution H/F","company":{"id":3908701,"name":"skiils","domain":"skiils.com","url":"https://alion.io/company/skiils","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Welcome to the Jungle","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Lille, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":{"min":45000,"max":60000,"currency":"EUR","period":"year","gross":null,"usd_annual":67516},"salary_estimate":null,"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"BigQuery","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"Matplotlib","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"NLP","optional":false},{"name":"NumPy","optional":false},{"name":"Pandas","optional":false},{"name":"Plotly","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"Scikit-learn","optional":false},{"name":"SciPy","optional":false},{"name":"Seaborn","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"TensorFlow","optional":false},{"name":"Vertex AI","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-16T16:33:33Z","employer_posted_date":"2026-10-07","last_verified_at":"2026-10-15T04:48:46Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":28,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":28},"description":"Rejoins notre équipe en tant que Data Scientist / MLOps Engineer. 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Une expérience de 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps est requise.\nMissions\nConcevoir des modèles de segmentation avancée et de scoring prédictif pour optimiser le ciblage et la prise de décision.\nDévelopper des pipelines MLOps robustes pour l'entraînement, le versioning, le déploiement et le monitoring des modèles.\nAssurer le suivi et la maintenance des modèles en production, en mettant en place des mécanismes de monitoring et de détection de drift.\nProfil recherché\nConcrètement, qu'est-ce qu'on demande ?En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture :\n* Tu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d'usage concrets.\n* Tu fais preuve de rigueur scientifique et d'un fort esprit d'analyse.\n* Tu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier.\n* Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles.\nEn 2nd, un bagage technique solide :\n* Une expérience de **5 à 7 ans** en **Data Science** et/ou 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