Descriptif de la mission :

Recherche un ou une data Scientist Senior pour rejoindre son équipe data :


En tant que Data Scientist Senior(e), vous serez responsable de l’analyse et de l’interprétation de données complexes pour aider l’entreprise à prendre des décisions éclairées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes techniques et commerciales pour comprendre leurs besoins et fournir des solutions basées sur des données.


Fonctions et responsabilités


Vos missions principales seront les suivantes :


Analyser et interpréter des ensembles de données complexes pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations qui peuvent avoir un impact sur les décisions commerciales
Utiliser des techniques statistiques pour concevoir et exécuter des tests rigoureux sur les données
Collaborer avec les équipes techniques pour comprendre les besoins en matière de données et aider à définir les exigences pour les nouvelles fonctionnalités et améliorations
Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique pour extraire des informations significatives à partir de données non structurées ou semi-structurées
Présenter les résultats de l’analyse de manière claire et concise aux parties prenantes non techniques
Participer à la mise en place de stratégies de gestion des données, y compris la conception et la mise en œuvre de bases de données, la sélection des outils d’analyse de données et la définition des normes de qualité des données
Rester à jour sur les dernières avancées dans le domaine de la science des données et de l’analyse de données


Qualités requises pour réussir dans ce rôle


De formation supérieure en informatique avec une spécialisation en data science, Ecole d’Ingénieur ou Université, vous disposez d’une expérience professionnelle de 3 à 5 ans en tant que Data Scientist, avec une solide compréhension des techniques d’analyse de données, y compris la modélisation statistique, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive.


Vous maîtrisez les compétences techniques suivantes :


Très bonnes connaissances en Data Science, Machine Learning (ML), IA
Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL, ainsi qu’avec les plateformes de traitement de données comme Hadoop ou Spark
Solide maîtrise des langages Python, pySpark, Scala
Expérience d’industrialisation d’une solution de Data Science

Environnement Technique

GCP

Python

Spark