Data Scientist

Vue d’ensemble du poste

Vous rejoignez Amplify en tant que Data Scientist au sein de l’équipe Supply Chain Analytics. Vous développez des modèles de machine learning pour prévoir la demande, optimiser les stocks et réduire les coûts sur l’ensemble de l’offre éducative.

Missions principales

• Développer de nouvelles capacités d’apprentissage automatique sur l’ensemble du pipeline : recherche, évaluation, déploiement et surveillance.
• Utiliser des techniques avancées d’analyse de données pour produire des recommandations actionnables (stratégies et décisions pour l’équipe supply chain).
• Contribuer à l’end-to-end data lifecycle : ingestion, transformation, analyse et machine learning afin de livrer des produits de données fiables et à fort impact.

Responsabilités (dans l’équipe)

• Collaborer avec une équipe scrum cross-fonctionnelle et rendre compte au manager Data Science.
• Développer des projets autonomes tout en travaillant efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques.

Exigences

• Expérience démontrée des méthodologies de développement logiciel, notamment : Git (version control) et tests.
• Excellentes compétences de communication à l’écrit et à l’oral, y compris avec des partenaires non techniques.
• Entraînement et évaluation de modèles ML avec des librairies standards : PyTorch, scikit-learn, tidymodels, XGBoost.
• Maîtrise avancée de Python pour la data analysis (nettoyage, manipulation, analyse).
• Très bonne maîtrise de SQL pour l’analyse de données.
• Compétences en méthodes statistiques et prévision de séries temporelles (ex. SARIMA, Prophet, XGBoost).
• Déploiement de modèles ML de l’environnement de recherche vers la production, notamment via AWS SageMaker, Databricks ou Snowpark ML.

Expérience requise

• 2+ ans d’expérience en data science sur des problématiques de supply chain forecasting ou logistics optimization.
• Expérience avec Snowflake.

Nice-to-haves / Compléments

• Expérience avec la conteneurisation : Docker et Kubernetes.
• Background en éducation ou edtech.

Remote

• Full remote.