DGDDI (DG-DSRAT) Data scientist expérimenté(e) H/F

Identifiant (email, de type )
Mots clés (ex. : Chargé(e) de contrôle interne)
DGDDI (DG-DSRAT) Data scientist expérimenté(e) H/F Description du poste Domaine et métier Numérique - Data Scientist
Intitulé du poste DGDDI (DG-DSRAT) Data scientist expérimenté(e) H/F
Fonction publique de l'Etat
Catégorie A (cadre)
Statut du poste Nature de l'emploi Emploi ouvert aux titulaires et/ou aux contractuels
Descriptif de l'employeur Direction Générale des Douanes et des Droits Indirects
Délégation à la stratégie
Accessible par le métro 11 (station Porte des Lilas)
Au sein des ministères économiques et financiers, la direction générale des douanes et droits indirects est une administration à réseau, présente sur le territoire métropolitain, en outre-mer et à l'international. Elle compte près de agents, qui exercent des missions variées dans le domaine du commerce international, de la lutte contre la fraude, ou encore des fonctions dites « supports ».
La délégation à la stratégie La délégation à la stratégie, créée en 2020 au sein de la douane, est chargée de concevoir et d'animer, en lien avec les différentes entités de la direction générale, les services déconcentrés et les autres administrations concernées, la stratégie de la douane. La délégation à la stratégie est une structure placée directement auprès du directeur général et du directeur général adjoint. Elle assure une mission de veille et de prospective en identifiant les évolutions qui sont susceptibles d'avoir un effet majeur sur l'exercice des missions de la douane. Elle élabore en conséquence des scénarios d'évolution de l'exercice de ces missions, en lien avec les sous-directions. Elle coordonne également la transformation de l'ensemble des missions de la douane, en liaison notamment avec la sous-direction des systèmes d'information.
Descriptif de l'employeur (suite) La délégation à la stratégie est chargée de mener à bien des projets stratégiques pour la douane, notamment le programme de valorisation des données (VDD), programme central de la transformation de la douane par la donnée.
Le pôle de science des données
La donnée est un levier de transformation stratégique pour la douane, qui fait l'objet d'un axe dédié au sein de sa stratégie définie pour la période L'objectif est de transformer la conduite des missions de la douane par l'utilisation des données et d'améliorer les conditions d'exercice de ces missions par les agents.
La douane a fait le choix de développer l'utilisation et la valorisation de ses données au bénéfice de tous les métiers de la douane en constituant un pôle de science des données rattaché à la délégation à la stratégie. Constitué de six agents, ce pôle contribue activement au programme de valorisation des données et il apporte son appui au service d'analyse de risque et de ciblage chargé de lutter contre les fraudes douanières.
Le/la data scientist expérimenté(e) est en capacité d'explorer et de traiter des données complexes, multiples et déstructurées, de mobiliser des connaissances mathématiques et techniques pour construire des modèles permettant de prédire des comportements, d'identifier des comportements récurrents et des tendances. Ses analyses visent à trouver de nouveaux axes d'optimisation, à identifier des éléments atypiques, ou encore à identifier des signaux faibles révélateurs.
Description du poste La démarche de valorisation des données à la douane a pour objectif d'accompagner et d'accélérer la transformation numérique de la douane en mettant l'exploitation de la donnée au cœur de l'ensemble de ses missions : accompagnement des entreprises dans leurs opérations de dédouanement, lutte contre la fraude et fiscalité douanière... Les transformations enclenchées par cette démarche concernent donc l'ensemble des métiers et fonctions de la douane. En pratique, la démarche de valorisation de la donnée cherche à créer, grâce à la science des données, une dynamique permettant de modifier en profondeur le modèle opérationnel de la douane et son pilotage par la donnée.
Par ailleurs la douane a mis en place une infrastructure big data et un lac de donnée appuyé par un outillage complet de traitement/visualisation de la donnée (Cloudera Data Plateform, Hive, Spark/pyspark, Tableau, PostgreSql, Angular, Mlflow ...). Dans le contexte du programme de valorisation des données, les principales missions du/de la data scientist seront les suivantes :
contribuer, en phase d'idéation, à la qualification du volet Data Science de chaque idée de cas d'usage pour évaluer la faisabilité et la complexité technique ;
construire, en phase de développement, les modèles et les algorithmes de traitement de données nécessaire à la réalisation de service et de produit data ;
adapter, en phase de passage à l'échelle, les développements Data Science pour les industrialiser (entraînement de modèles sur des données rafraîchies / plus complexes, optimisation en performance de codes data science...) ;
identifier et spécifier à chaque étape les jeux de données à collecter et à étudier ;
participer ponctuellement à la réalisation d'analyses de données pour les équipes métiers.
proposer des recommandations pour améliorer l'exploitation et la valorisation des données en douane (identification de données externes, contribution à la qualité et à la préparation des données, construction d'indicateurs de la valeur apportée par l'exploitation des données...) ;
maintenir, au-delà de la démarche Valorisation des données, les applications industrialisées sur leur volet data science, dans une logique MLOps (vérification régulière de la pertinence des modèles...) ;
rédiger la documentation technique relative aux travaux qu'il a contribué à développer.
Par ailleurs dans le cadre des autres priorités de la délégation à la stratégie, il/elle pourra appuyer ponctuellement certains projets ou sous-directions, sur des sujets de mise en qualité des données, MCO... Le/la data scientist pourra également aider à poursuivre la démarche d'internalisation des compétences big data au sein de la douane.
Description du profil recherché Issu(e) d'une formation Bac+5 à dominante informatique / statistiques / data science, ou équivalent, le candidat/la candidate devra disposer des compétences suivantes :
solides connaissances en Data Science (statistiques, préparation de données, Machine Learning / Deep Learning et MLOps)
bonne maîtrise de Python et des packages de Data Science associés (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Tensorflow/Pytorch...)
maîtrise des bonnes pratiques de développement et de git
des connaissances en Spark serait un plus
capacité à mener des analyses de données et produire des
visualisations
capacité à vulgariser et présenter des résultats à des équipes non techniques
savoir travailler en équipe
Compétences candidat Compétences SAVOIR-FAIRE - Analyser une information, une donnée, une situation, un dispositif
SAVOIR-FAIRE - Rechercher des données, des informations
SAVOIR-FAIRE - Travailler en équipe
Niveau d'études min. souhaité Niveau 7 Master/diplômes équivalents
Niveau d'expérience min. requis Confirmé
Informations complémentaires Fondement juridique du recrutement L du Code général de la fonction publique
Télétravail possible Localisation du poste Localisation du poste France, Ile-de-France, Paris (75)
Renseignements et contact - Note : les candidatures se font obligatoirement depuis l'application Date de vacance de l'emploi Personne ou service à contacter pour obtenir plus d'informations sur l'offre M. Pascal Lefèvre, délégué à la stratégie
Informations générales Référence Date de début de publication 31/05/2024 Date limite d'envoi des candidatures Documents requis pour postuler CV + lettre de motivation.-Pour les fonctionnaires: joindre également les 3 derniers comptes rendus d'entretien professionnel et le dernier arrêté de situation administrative-Pour les candidats contractuels : joindre également le diplôme le plus élevé en rapport avec les fonctions.
Directions et Services Direction générale des douanes et droits indirects (DGDDI)
Direction générale des douanes et droits indirects (DGDDI)
Direction interministérielle de la transformation publique (DITP)#J-18808-Ljbffr

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