L'ENTREPRISE
Une startup B2B SaaS en forte croissance, accompagnée par un studio reconnu et ayant réalisé une première levée significative, qui s'attaque à un problème concret et massif : Aider a mieux gérer et piloter. Ses clients sont internationaux.
En 2025, la société a lancé un nouveau produit intégrant des algorithmes avancés. En 2026, elle structure l'équipe technique qui fait le pont entre les déploiements terrain et la R&D. C'est dans ce contexte qu'elle recrute un Data Scientist Fullstack Senior.
LE RÔLE
Ce poste est à la croisée de trois mondes : la R&D, le produit et les déploiements clients. Ni chercheur dans son coin, ni pure opérationnel : un profil capable de prendre un prototype issu de la recherche et de le mettre en production dans un contexte client réel, de bout en bout, sans attendre qu'un DevOps fasse le dernier kilomètre.
Le périmètre est volontairement large et orienté nouveaux projets plutôt que résolution de dette technique.
LES ENJEUX CONCRETS
- Accélérer le time-to-value des déploiements prioritaires : plusieurs POCs à fort enjeu commercial sont en cours, et les sujets data les plus complexes vous reviennent. L'objectif est de raccourcir les phases d'analyse, de cadrage et de validation de valeur.
- Industrialiser les prototypes R&D : transformer 2 à 3 modèles ou algorithmes issus de la recherche en briques prêtes pour la production. Code propre, tests, monitoring, documentation, compatibilité avec les contraintes clients. Vous êtes l'interface entre l'idée théoriquement prometteuse et le module déployable.
- Construire des briques réutilisables : identifier et industrialiser les patterns récurrents observés sur les déploiements pour réduire le coût marginal des futurs projets. Librairies, templates, validateurs, simulateurs : l'objectif est de capitaliser intelligemment.
- Renforcer la fiabilité des pipelines data : contribuer à la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des flux de données utilisés en production, ainsi qu'à la construction des connecteurs vers les systèmes clients.
LE PROFIL RECHERCHÉ
Minimum 6 ans d'expérience, avec une vraie diversité de contextes : un parcours sur 3 structures différentes aura plus de valeur qu'une décennie dans une seule entreprise, aussi prestigieuse soit-elle.
Vous vous définissez comme data full stack : à l'aise en data science Python, capable de faire du data engineering quand la situation l'exige, de toucher au software engineering, de déployer votre propre code en production. Vous ne cherchez pas un DevOps pour finir le travail.
Vous savez prendre du recul sur vos choix techniques : savoir expliquer pourquoi une régression linéaire simple vaut parfois mieux qu'un modèle lourd, c'est exactement le type de jugement attendu ici.
Formation sélective valorisée : top école d'ingénieurs, parcours à dominante mathématiques appliquées. Un doctorat est un vrai atout sur ce poste spécifiquement.
NICE TO HAVE
Une exposition au reinforcement learning, même partielle, est un avantage significatif. Une expérience en contexte industriel ou en optimisation de processus est également bienvenue.
PROFILS NON RECHERCHÉS
Les profils ayant travaillé en silo (la donnée d'un côté, le modèle de l'autre, le déploiement encore ailleurs) ne correspondent pas à ce rôle. Une seule expérience poussée à fond sans diversité de sujets traités est un signal d'alerte.
CE QUE LA SOCIÉTÉ OFFRE
Rémunération : entre 80 et 100k€.
Environnement : une équipe en cours de structuration, avec des profils issus des meilleures écoles et d'un management fondateur. Des enjeux techniques réels, sur des données industrielles complexes, dans un produit qui a déjà convaincu des clients exigeants.
Organisation : poste basé à Paris (secteur Gare du Nord), 2 jours minimum sur site par semaine, télétravail possible. Déplacements ponctuels chez les clients à prévoir.
Avantages : tickets restaurant, mutuelle, abonnement sport (salles partout en France), matériel haut de gamme.
PROCESS
Entretien technique, revue approfondie des expériences, référence check, rencontre sur site avec l'équipe.