Data Scientist Senior Python / Graph Neural Networks (H/F)

À propos de nous Sully Group : Créer ensemble un numérique utile et durable

• 1 offre globale de services numériques : applications web et mobiles, infogérance, usine à sites, Data, IA, SIG et UX/UI.
• 10 agences de proximité
• 46 ans d'expérience
• 900 intervenants en centre de services et en délégation de ressources

Notre projet : Jouer collectif !

• Un partenariat client-équipe dans lequel chacun peut réaliser ses objectifs, pour une réussite commune
• Des projets coconstruits avec agilité autour de l'expérience utilisateur
• Un actionnariat salarié à 100 %, gage d'indépendance et de croissance raisonnée
• Un management horizontal issu du métier, valorisant l'esprit d'initiative et l'autonomie des collaborateurs
• Une politique RSE active : diversité et inclusion, écoconception de nos réalisations, achats responsables

Votre carrière : À la carte !

• L'équilibre entre votre vie privée et professionnelle : 6 semaines de congés payés, 7 RTT, télétravail et rythmes adaptés.
• Un environnement de travail confortable adapté au développement informatique avec PC portables puissants et double-écran.
• Vos avantages : primes de participation, d'intéressement et de vacances, mutuelle, participation au transport et tickets restaurant.
• Votre évolution : un parcours pour réussir votre intégration, des entretiens annuels pour programmer vos formations et certifications, la possibilité de monter en responsabilité et de mobilité géographique.
• Ce poste est ouvert aux personnes en situation handicap. À compétences égales, une attention particulière sera portée à leur candidature.

Mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist Senior pour contribuer à un programme innovant de modélisation et de prédiction sur des données structurées en graphes. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Tech Leads et experts métier afin de concevoir des modèles de nouvelle génération permettant de répondre à des problématiques complexes à fort enjeu opérationnel. Vos missions

• Formaliser les objectifs scientifiques en lien avec les cas d'usage métier.
• Concevoir et faire évoluer les architectures de modèles GNN.
• Définir les stratégies d'expérimentation, de validation et d'évaluation des modèles.
• Superviser la préparation et la qualité des données d'entraînement.
• Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration.
• Produire les livrables scientifiques, les bilans d'étude et la documentation associée.
• Accompagner et challenger les travaux d'un Data Scientist de l'équipe.
• Collaborer avec les équipes de développement et les experts métier pour maximiser l'impact opérationnel des modèles.
• Assurer une veille active sur les technologies Graph Machine Learning.
• Contribuer à l'industrialisation des solutions développées.

Stack technique Compétences indispensables

• Python
• PyTorch
• Torch-Geometric
• Graph Neural Networks (GNN)
• Machine Learning
• Deep Learning
• Pandas
• Scikit-Learn

• SQL

• PostgreSQL
• Linux
• Git

Compétences appréciées

• MLOps
• Docker
• GPU Computing
• Graph Machine Learning
• Data Engineering
• Environnements Cloud

Profil Parlons de vous

• Diplômé(e) d'une formation supérieure en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques Appliquées ou domaine équivalent.
• Vous justifiez d'au moins 5 à 8 ans d'expérience en Data Science, dont une expérience significative sur des sujets de Machine Learning avancé et/ou Deep Learning.
• Vous disposez d'une première expérience concrète autour des Graph Neural Networks, du Graph ML ou de problématiques similaires.
• Vous êtes capable d'échanger aussi bien avec des experts techniques qu'avec des interlocuteurs métier.
• Vous appréciez les environnements mêlant recherche appliquée, innovation et enjeux opérationnels.

Vos atouts

• Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.
• Forte rigueur scientifique.
• Esprit de synthèse et qualités rédactionnelles.
• Curiosité technologique et goût pour l'innovation.
• Autonomie et capacité à prendre des décisions techniques.
• Leadership naturel et aptitude à accompagner d'autres profils Data.