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Offre d'emploi n° 16859907

Senior Data Scientist - Supply Parameter Optimization (SPOT) (f/m/d)

Type de contrat : CDI
Localisation : Nord - Villeneuve-d'Ascq
Entreprise : Decathlon
Fonction : Commercial - Vente

Publiée le 01/07/2025
Expérience souhaitée : 1 à 2 ans
Niveau d'études souhaité : Bac / Bac Pro

Description du poste

Mission

Decathlon recherche un Data Scientist expérimenté pour rejoindre notre équipe Demand and Assortment Planning au sein du département Supply Chain.

En tant que Senior Data Scientist, vous jouerez un rôle essentiel dans l'analyse des données, le développement de modèles d'IA pour la production et la fourniture d'informations pour optimiser les processus de prévision de la demande et de planification de l'assortiment. Nous accueillons les candidats ayant une expertise en prévision de séries chronologiques et une passion pour l'exploitation des données afin de guider les décisions commerciales.

TA FUTURE CONTRIBUTION

  • Analyser les données de ventes historiques et les tendances du marché pour prévoir la demande des produits Decathlon.
  • Développer et implémenter des modèles statistiques avancés et des algorithmes de machine learning pour la prévision de la demande et la planification de l'assortiment.
  • Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires, y compris le Business Supply Chain, l'Ingénierie et le Développement Produit, pour aligner les efforts Data et IA sur les objectifs commerciaux.
  • Évaluer et améliorer les modèles et méthodologies de prévision existants pour améliorer la précision et l'efficacité.
  • Communiquer les insights et les recommandations aux parties prenantes par des visualisations de données et des présentations claires et concises.
  • Se tenir informé des tendances de l'industrie et des technologies émergentes en science des données et en gestion de la chaîne d'approvisionnement.

    • CE QUE TU APPORTES

    Compétences techniques

  • Maîtrise de l'analyse statistique, des techniques de machine learning, de l'analyse de séries chronologiques (stationnarité, décomposition, dérive, détection d'anomalies) et de la prévision.
  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Spark, TensorFlow, PyTorch pour l'analyse et la modélisation des données.
  • Solide connaissance des outils de manipulation et de visualisation de données tels que pandas, NumPy, Matplotlib ou ggplot2.
  • Familiarité avec les systèmes de bases de données et les langages de requête (par exemple, SQL, PySpark) pour l'extraction et la manipulation des données.
  • Une expérience avec des logiciels/outils de prévision de la demande et d'optimisation des stocks est un plus.

    • Compétences générales

  • Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, avec une grande attention aux détails.

  • Solides compétences en communication et en collaboration pour travailler efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires.

  • Capacité à traduire des concepts techniques complexes en insights exploitables pour les parties prenantes non techniques.

  • Autonome avec une approche proactive de l'apprentissage et du développement professionnel.

  • Capacité à prospérer dans un environnement rapide et dynamique avec des priorités changeantes.

    • Qualifications

    Qualifications de base

  • Diplôme de Licence (Bac +3) en Informatique, Statistiques, Mathématiques, Ingénierie ou un domaineBconnnexe.
  • 3 ans d'expérience en analyse de données, modélisation statistique ou domainesBconnexes.
  • Maîtrise de Python pour l'analyse et la modélisation des données.

    • Qualifications préférées

  • Diplôme de Master ou de Doctorat (Bac +5/8) en Science des Données, Statistiques, Recherche Opérationnelle ou un domaine connexe.

  • Minimum 5 ans d'expérience en Science des Données.

  • Expérience en prévision de la demande, optimisation des stocks ou analytique de la chaîne d'approvisionnement.

  • Familiarité avec les méthodologies Agile et les outils de gestion de projet.

  • Une expérience préalable dans le secteur de la vente au détail ou du commerce électronique est un plus.

    • Environnement Technique

  • Moteur d'exécution: Databricks, AWS EKS, Sagemaker
  • Payload: Python, Spark, Scikit-Learn, Tensorflow / Pytorch, Pyspark
  • CICD: Github Actions
  • Serving: Docker, Protobuf, gRPC
  • Registre de modèles, Suivi de mod

    • Je postule

    Candidature en ligne

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