Senior Data Scientist
Summary
Senior Data Scientist in Luxembourg designing, building and deploying machine learning models (segmentation, churn, fraud, forecasting, optimization) end-to-end — from data exploration and feature engineering to production and monitoring. Core stack is Python and SQL; fluent French is required and experience in insurance, finance or another regulated environment is a plus.
Dans le cadre de la transformation Data & IA, nous recherchons un(e) Senior Data Scientist (H/F) pour concevoir, développer et déployer des solutions d’analytique avancée et de machine learning générant un impact mesurable sur les activités.
Vos responsabilités :
Concevoir, développer et déployer des modèles de data science et de machine learning (segmentation, churn, fraude, marketing, prévision, optimisation).
Traduire les problématiques métiers en solutions analytiques concrètes et mesurables.
Piloter les cas d’usage de bout en bout : exploration des données, feature engineering, modélisation, évaluation, mise en production et monitoring.
Définir les métriques de performance, assurer la robustesse des modèles et gérer leur évolution dans le temps (recalibrage, dérive).
Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, IT, AI et métiers pour l’industrialisation des modèles.
Documenter les travaux réalisés et accompagner les équipes métiers dans l’adoption des solutions.
Garantir l’explicabilité, la conformité et l’usage responsable des modèles en environnement réglementé.
Contribuer aux bonnes pratiques data science et au développement de composants et modèles réutilisables.
Jouer un rôle de référent technique et contribuer à la montée en compétence de profils plus juniors.
Votre profil :
5 à 8 ans d’expérience en data science appliquée, machine learning ou analytique avancée.
Solide maîtrise de Python et SQL, ainsi que des principales techniques de machine learning.
Expérience avérée en mise en production de modèles et en collaboration avec des équipes Data Engineering / IT.
Bonne compréhension des enjeux de qualité des données, de performance des modèles et de monitoring.
Capacité à travailler sur des problématiques métiers complexes et à produire des solutions pragmatiques et actionnables.
Excellentes compétences en communication et collaboration avec des interlocuteurs métiers et techniques.
Expérience dans l’assurance, la finance ou un environnement réglementé est un atout.
Diplôme de niveau Master en Data Science, IA, informatique ou expérience équivalente.
Langues : Français courant (obligatoire), Anglais professionnel (atout majeur).