Le Groupe Servier mène une transformation digitale ambitieuse avec un objectif clair de devenir « best in class Digital Performer ». La Data Factory joue un rôle central dans cette ambition. Depuis la recherche de nouvelles molécules, la prédiction de leur comportement, l’analyse d’efficacité des traitements en passant par l’optimisation des processus de production des médicaments, la gestion des stocks et la prévision des ruptures jusqu’à l’approche omnicanale et personnalisée auprès des professionnels de santé, le suivi des patients… : tous ces enjeux s’appuient sur la Data.

Rattaché(e) à la Direction Digital, Data & IS, la Data Factory œuvre pour rendre les données accessibles, les valoriser à travers des produits data métiers à base d’IA et d’Advanced Analytics, et transformer Servier en un groupe orientée data (« Data-driven »).

Au sein de la Data Factory, le pôle Data Science a pour mission d’accélérer la conception et déploiement des solutions de machine learning et intelligence artificielle. Cela se fait à travers le développement et partage des expertises en différents sujets IA (graphe, NLP, Image, etc) et au développement des briques techniques transverses (« AI enablers ») dans la « plateforme data ».

Ce poste sera centré sur les projets IA de plusieurs départements de Servier :  Marketing, Patient Affairs, Industrie, Finance, R&D etc. Vous travaillerez en étroite relation avec les autres membres de l’équipe pour aider à la création de modèles Analytics et Machine Learning.

Missions :

Vous travaillez en étroite relation avec les autres membres de la feature team pour aider à la création des algorithmes nécessaires pour les cas d’usages développés pour les équipes métier

Vous échangerez de manière continue avec les métiers car nous pensons que la proximité avec ces derniers est la clef de la réussite

Description du profil :

Votre formation : Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur /université niveau Bac+5

Vos compétences :

TECHNIQUES

•          Vous maitrisez le développement en Python et SQL ainsi que les méthodes et librairies de machine learning

•          Vous avez des excellentes compétences en communication et en collaboration pour participer à la validation des résultats des modèles et des analyses avec les équipes métiers

•          Vous pensez que le notebook Jupyter n’est pas une fin en soi et la scalabilité de votre algorithme est un prérequis pour son activation

•          Vous maitrisez le concept et les différentes étapes d’un projet data science en entreprise

•          La connaissance d’un cloud provider (GCP, Azure ou Amazon) est un plus

Anglais nécessaire car les échanges avec le métier se feront parfois en anglais.

PERSONNELLES

• Vous avez l’esprit d’équipe, êtes impliqué(e) et autonome dans votre travail au quotidien,
• Vous êtes curieux (se), rigoureux (se), structuré(e),
• Vous avez hâte de proposer des améliorations, les partager et les prioriser avec vos collègues