Data Scientist H/F - 95

Contexte

Au sein de l'équipe Data, le Data Scientist a pour mission d'exploiter les données de l'entreprise afin de créer de la valeur business, d'optimiser les processus internes et de soutenir la prise de décision grâce à des modèles prédictifs et des analyses avancées.

Missions principales

- Collecte et préparation des données

- Extraire, nettoyer et structurer les données issues de différentes sources (bases internes, API, data lakes, etc.).
- Garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les analyses.
- Analyse et modélisation

- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning (supervisé, non supervisé, NLP, computer vision, etc.).
- Effectuer des analyses exploratoires pour identifier des tendances, corrélations ou anomalies.
- Transformer les insights en recommandations actionnables pour les équipes métiers (marketing, produit, opérations...).
- Mise en production et suivi

- Industrialiser les modèles (ML Ops) en collaboration avec les Data Engineers.
- Suivre les performances des modèles et mettre en place des stratégies d'amélioration continue.
- Communication & collaboration

- Présenter les résultats aux parties prenantes via des dashboards, visualisations ou rapports synthétiques.
- Collaborer étroitement avec les équipes Data Analysts, Product Managers et Développeurs.

Compétences techniques requises

- Langages : Python, R, SQL
- Libraries ML / Stats : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, pandas, NumPy
- Data visualization : Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau
- Environnements Cloud : AWS / GCP / Azure (Dataflow, S3, BigQuery, etc.)
- ML Ops (souhaité) : Docker, MLflow, Airflow, Git
- Bonne compréhension des structures de données, de la modélisation statistique et des algorithmes de Machine Learning.

Profil recherché

- Bac +5 en mathématiques appliquées, statistiques, informatique, data science ou équivalent.
- Forte capacité d'analyse, rigueur scientifique et goût pour la résolution de problèmes complexes.
- Esprit collaboratif et capacité à vulgariser des sujets techniques à un public non technique.

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