Senior Data Scientist H/F
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Senior Data Scientist H/F
Location
Casablanca, , Morocco
Experience
Senior
Posted
Jul 18, 2026
Apply by
August 17, 2026
Applicants
0
Early applicantEasy applyFull-timeWork from Home
Job Description
## Description de l'entreprise
Chez Devoteam, nous sommes des « Digital Transformakers ». Le respect, la franchise et la passion animent chaque jour notre tribu.
Ensemble, nous aidons nos clients à remporter la bataille du Digital : du conseil à la mise en œuvre de technologies innovantes, jusqu’à l’adoption des usages.
Cloud, Cybersecurity, Data, DevOps, Fullstack Dev, Low Code, RPA n’ont plus aucun secret pour notre tribu !
Nos 10 000+ collaborateurs sont certifiés, formés et accompagnés au quotidien pour relever de nouveaux challenges innovants.
Leader du Cloud, de la Cybersécurité et de la Data en EMEA, le Groupe Devoteam a réalisé en 2022 un chiffre d’affaires de 1,036 milliard d’euros et se donne pour ambition de le doubler dans les 5 années à venir.
Devoteam Maroc, acteur de référence dans les expertises IT depuis plus de 30 ans (350+ consultants) accélère sa croissance en développant ses activités d’expertise en nearshore pour répondre aux besoins de nos clients français, européens et moyen orientaux.
Es-tu prêt(e) à nous rejoindre et relever ensemble ce défi ?
## Description du poste
En tant que Senior Data Scientist, vous serez responsable des missions suivantes :
- Développement de modèles prédictifs et prescriptifs :
- Concevoir et entraîner des modèles de Segmentation Client (clustering, RFM, profilage comportemental).
- Développer des moteurs de Recommandation personnalisée (filtres collaboratifs, basés sur le contenu, systèmes hybrides) pour améliorer le cross-sell et l'upsell.
- Développer des modèles de Prédiction (churn, appétence, scoring risque, prévision des volumes de transactions)
- Ingénierie de la donnée et des modèles :
- Collaborer avec les Data Engineers pour définir les features et préparer les pipelines d'entraînement nécessaires à partir du Datalakehouse (Cassandra, Hive, etc.).
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de MLOps : versioning des modèles, automatisation du déploiement, monitoring des performances en production (drift, biais).
- Apport de valeur métier :
- Traduire les besoins métier (ex: réduire le churn, augmenter le taux de conversion) en problématiques Data Science.
- Interpréter les résultats des modèles et communiquer les insights aux Product Owners et parties prenantes métier.
- Contribuer à l'enrichissement des systèmes sources et du Datalakehouse avec des données prédictives.
## Qualifications
- Formation : Diplôme d'Ingénieur (Bac+5) avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle ou Statistique/Mathématiques appliquées.
- Expérience : 3 à 5 ans d'expérience confirmée sur des projets similaires de modélisation prédictive et de systèmes de recommandation.
- Compétences Techniques :
- Maîtrise du ML : Algorithmes classiques (régression, classification, clustering, séries temporelles) et Deep Learning (si applicable).
- Frameworks IA : Maîtrise des bibliothèques Python (Scikit-learn, Pandas, XGBoost, TensorFlow ou PyTorch).
- Big Data & Outils : Connaissance des environnements distribués (Spark/PySpark) et des bases de données NoSQL (Cassandra, MongoDB).
- Ops & CI/CD : Familiarité avec les environnements de conteneurisation (Docker) et la gestion de cycle de vie des modèles (MLOps).
- Écosystème technologique : Plateforme Data Cloudera, Architecture Microservices, Kafka, API Gateway (Axway), Keycloak.
- Méthodologie : Travail en mode Agile (Scrum of Scrums, Comités de suivi hebdomadaires).
- Collaboration : Équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Lead Tech, Product Owners, Experts métier).
## Informations supplémentaires
Rejoindre Devoteam, c’est :
- Évoluer sur des projets stratégiques autour de la donnée
- Bénéficier d’un accompagnement personnalisé pour le développement de vos compétences et certifications
- Travailler dans un environnement stimulant, collaboratif et bienveillant
Key Responsibilities
- Design and train predictive and prescriptive models for customer segmentation and recommendation systems.
- Develop prediction models for churn, propensity, risk scoring, and transaction volume forecasting.
- Collaborate with Data Engineers to define features and prepare training pipelines from the Datalakehouse.
- Implement MLOps best practices including model versioning, deployment automation, and performance monitoring.
- Translate business needs into data science problems and communicate insights to stakeholders.
- Contribute to enriching source systems and the Datalakehouse with predictive data.
Requirements
- Engineering degree (Bac+5) with specialization in Data Science
- Artificial Intelligence
- or Applied Statistics/Mathematics
Skills Required
PythonScikit-learnPandasXGBoostTensorFlowPyTorchSparkPySparkCassandraMongoDBDockerMLOpsAgileScrumMicroservicesKafkaAPI GatewayKeycloakCollaborationCommunicationProblem solving
Benefits
- Personalized support for skill development and certifications
- Strategic data projects
- Collaborative and supportive environment
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