Groupe industriel, familial et indépendant, le Groupe Roullier réalise, grâce à ses 10 400 collaborateurs dont 74 % à l'international, 3 milliards d'Euros de chiffre d'affaires consolidé. Ses activités diversifiées (nutrition des sols, des plantes, des animaux, agroalimentaire), centrées sur les besoins humains, montrent l'ouverture d'esprit d'un Groupe connecté aux enjeux d'avenir.
Avec 109 unités industrielles, partout dans le monde, c'est un Groupe, toujours en mouvement, qui fait de l'innovation et de l'amélioration continue un défi quotidien et qui donne à ses cinq activités ; TIMAC AGRO, Phosphea, la Magnésie, Paticeo et la Plasturgie ; toute l'autonomie et la liberté de tester et d'avancer.
Faire mieux, faire différemment, explorer les possibles, c'est la façon d'agir du Groupe Roullier. La direction BI & Data recrute un/une :
Data Scientist en alternance F/H, en alternance de 12 mois à compter de la rentrée 2025, à Saint-Malo.
Contexte et Direction de Rattachement :
Vous intégrez la Direction Data/BI, dont la mission est d'assurer la gestion et la valorisation des données du Groupe Roullier afin d'éclairer les décisions stratégiques et opérationnelles. En exploitant pleinement le potentiel de la data, cette direction joue un rôle essentiel dans l'optimisation des performances des activités du Groupe et dans son développement continu.
Rôle du Service :
Au sein de cette direction, le pôle AI & ML intervient en collaboration avec le reste des pôles de la direction pour le traitement et l'analyse des données issues des différentes activités du Groupe. Il contribue activement à l'optimisation des processus et à la mise en place de solutions d'intelligence artificielle et de modélisation prédictive à destination de l'ensemble des activités du groupe, en France et à l'international.
En tant que Data Scientist F/H en alternance, vous serez amené(e) à :
- Participer à la collecte, au nettoyage et à la structuration des données
- Concevoir et développer des modèles de machine learning pour l'analyse et la prédiction
- Explorer et visualiser les données pour dégager des tendances
- Améliorer les algorithmes existants et contribuer à l'optimisation des pipelines de données
- Collaborer avec les data engineers et les analystes pour industrialiser les solutions
- Participer à la veille technologique et à l'expérimentation de nouvelles approches en science des données
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