Senior Data Scientist H/F

Inpart

Nous recherchons un(e) Data Scientist hautement qualifié(e) pour concevoir, tester et industrialiser des capacités de traitement de données à forte valeur ajoutée pour nos produits de données destinés aux clients. Ce poste implique de travailler avec des jeux de données complexes provenant de clients et de tiers afin de développer des algorithmes et des logiques de normalisation, déduplication, résolution d'entités, mapping d'ontologies, amélioration de la qualité des données et enrichissement des données.

Il s'agit d'un rôle technique très opérationnel nécessitant un excellent jugement analytique, une rigueur scientifique forte et une discipline d'ingénierie pragmatique. Vous devrez comprendre en profondeur des données réelles souvent désordonnées, développer des approches robustes, mesurer en continu les performances des solutions et transformer les méthodes efficaces en workflows fiables, documentés et reproductibles pouvant être utilisés en production.

Ce que vous ferez

- Analyser des données brutes ingérées depuis plusieurs sources hétérogènes afin de comprendre leur structure, leur qualité, leurs distributions, leurs anomalies et leur valeur produit.
- Concevoir et implémenter des algorithmes pour la normalisation des données, la déduplication, la résolution d'entités, le mapping d'ontologies, la classification, l'enrichissement et l'amélioration de la qualité des données.
- Définir des règles de transformation, une logique métier, des contrôles de validation et des contrats de données permettant de produire des jeux de données cohérents et bien structurés entre différentes sources.
- Construire des workflows propres, testés et reproductibles pour la transformation, la validation, le benchmarking et le développement de modèles.
- Appliquer une approche expérimentale rigoureuse incluant des tests continus, du benchmarking, des métriques d'évaluation et une surveillance des régressions sur les données produites.
- Collaborer étroitement avec les data engineers, product managers et utilisateurs en aval afin d'aligner les schémas, formats, attentes de qualité, SLA et exigences de livraison.
- Structurer les données de sortie destinées aux produits, API, datasets analytiques, rapports et intégrations orientées client.
- Documenter clairement la logique de transformation, les hypothèses, limites, lignage des données, résultats d'évaluation et restrictions connues.

- Un(e) data scientist appliqué(e) capable de transformer des jeux de données complexes et désordonnés en fonctionnalités produit fiables.
- Excellente maîtrise de Python et SQL, avec la capacité d'écrire du code de qualité production, testable et maintenable.
- Solide expérience en normalisation de données, harmonisation, rapprochement d'entités, déduplication, classification, mapping d'ontologies ou problématiques similaires de traitement de données.
- Approche rigoureuse et fondée sur les preuves pour le développement, incluant expérimentation, benchmarking, validation et amélioration mesurable de la qualité.
- Excellent jugement analytique, avec la capacité d'identifier des problèmes de qualité des données, des cas limites, des valeurs aberrantes, des incohérences et des changements de comportement inattendus.
- Capacité à collaborer avec des équipes data engineering, produit et des parties prenantes techniques afin de transformer des problématiques de données ambiguës en solutions concrètes et livrables.

Qualifications

- Formation académique en data science, informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou discipline quantitative connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
- Expérience professionnelle significative en data science, machine learning appliqué, data engineering, analytics engineering ou traitement algorithmique des données.
- Forte expérience pratique avec Python, SQL, Git, les tests, les workflows de développement reproductibles et la manipulation de données structurées ou semi-structurées complexes.
- Expérience démontrable dans la conception et l'évaluation d'algorithmes de résolution d'entités, déduplication, matching, classification, clustering, harmonisation, mapping d'ontologies ou enrichissement de données.
- Expérience démontrable dans l'industrialisation de workflows de data science, machine learning ou traitements algorithmiques via des services, pipelines, API ou produits data.
- Une expérience avec des données clients, commerciales, scientifiques, médicales, pharmaceutiques, life sciences ou d'autres domaines complexes serait fortement appréciée.

Dans le cadre de notre politique d'égalité des chances, nous encourageons vivement toutes les personnes qualifiées à postuler au poste proposé, indépendamment de leur origine, genre, orientation sexuelle, identité de genre, âge, handicap ou de tout autre statut protégé par la loi.

Nous croyons fermement à la valeur de la diversité et de l'inclusion au sein de notre environnement de travail et nous nous engageons à offrir des opportunités équitables à l'ensemble de nos collaborateurs, depuis le processus de recrutement jusqu'au développement professionnel.

À ce titre, nous veillons à ce que nos critères de sélection reposent exclusivement sur les compétences, l'expérience et les qualifications nécessaires à l'exercice des fonctions du poste.

inpart est le leader du marché des solutions technologiques de partenariats dédiées au secteur biopharmaceutique. Au service de la majorité des plus grandes entreprises pharmaceutiques mondiales ainsi que de biotechs émergentes, notre plateforme favorise des partenariats fluides et efficaces. Notre force distinctive réside dans la diversité et l'internationalité de notre équipe, représentant plus de 35 nationalités. Nous sommes unis par nos valeurs fondamentales : orientation client, diversité et excellence.