Data Scientist Expérimenté
Il y a 2 semaines
Lyon, Rhône-Alpes, France
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Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur des enjeux stratégiques liés aux systèmes communicants et aux infrastructures connectées, nous recherchons un Data Scientist Expérimenté pour contribuer à la conception, au développement et à l?industrialisation de solutions Data à forte valeur ajoutée.
Apprenez-en plus sur ce poste en lisant les informations ci-dessous, puis postulez pour que votre candidature soit étudiée.
Vous interviendrez sur l?ensemble du cycle de vie des projets Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu?au déploiement et au suivi des modèles en production.
Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers lors d?ateliers avec les experts et utilisateurs.
Traduire les problématiques opérationnelles en cas d?usage Data Science.
Réaliser des analyses statistiques avancées et développer des modèles de machine learning.
Concevoir et maintenir des traitements de données robustes et industrialisés.
Développer des outils de visualisation et des tableaux de bord d?aide à la décision.
Présenter les résultats et recommandations aux différentes parties prenantes.
Participer à l?amélioration continue des solutions et au maintien en condition opérationnelle des modèles en production.
Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle des réalisations.
Participer aux cérémonies Agile et à la vie de l?équipe.
Mission de 6 mois renouvelables, basée à Lyon avec 2 jours de télétravail par semaine.
Profil candidat: Vous disposez d?une expérience significative d?au moins 4 ans en Data Science et êtes capable d?intervenir de manière autonome sur des projets complexes mêlant analyse de données, modélisation et industrialisation.
Compétences attendues : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème Data : Pandas Polars Scikit-learn XGBoost Matplotlib Pandera GeoPandas Solides connaissances en machine learning, statistiques, feature engineering et validation de modèles.
Maîtrise des bases de données PostgreSQL et Teradata.
Connaissance des environnements Big Data et de Spark / PySpark.
Bonne maîtrise de Git, GitLab CI/CD et des pratiques d?industrialisation.
Expérience dans l?animation d?ateliers métiers et le recueil des besoins.
Capacité à rédiger des documents de cadrage et de conception.
Une connaissance des réseaux énergétiques ou de la modélisation de phénomènes physiques constitue un véritable atout.
Qualités recherchées : Autonomie et sens de l?organisation.
Esprit d?analyse et de synthèse.
Aisance relationnelle et capacité à vulgariser des sujets complexes.
Rigueur et orientation résultats.
Goût du travail en équipe et de la collaboration transverse. xuezdbg
Expérience des environnements Agile.
Apprenez-en plus sur ce poste en lisant les informations ci-dessous, puis postulez pour que votre candidature soit étudiée.
Vous interviendrez sur l?ensemble du cycle de vie des projets Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu?au déploiement et au suivi des modèles en production.
Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers lors d?ateliers avec les experts et utilisateurs.
Traduire les problématiques opérationnelles en cas d?usage Data Science.
Réaliser des analyses statistiques avancées et développer des modèles de machine learning.
Concevoir et maintenir des traitements de données robustes et industrialisés.
Développer des outils de visualisation et des tableaux de bord d?aide à la décision.
Présenter les résultats et recommandations aux différentes parties prenantes.
Participer à l?amélioration continue des solutions et au maintien en condition opérationnelle des modèles en production.
Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle des réalisations.
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Profil candidat: Vous disposez d?une expérience significative d?au moins 4 ans en Data Science et êtes capable d?intervenir de manière autonome sur des projets complexes mêlant analyse de données, modélisation et industrialisation.
Compétences attendues : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème Data : Pandas Polars Scikit-learn XGBoost Matplotlib Pandera GeoPandas Solides connaissances en machine learning, statistiques, feature engineering et validation de modèles.
Maîtrise des bases de données PostgreSQL et Teradata.
Connaissance des environnements Big Data et de Spark / PySpark.
Bonne maîtrise de Git, GitLab CI/CD et des pratiques d?industrialisation.
Expérience dans l?animation d?ateliers métiers et le recueil des besoins.
Capacité à rédiger des documents de cadrage et de conception.
Une connaissance des réseaux énergétiques ou de la modélisation de phénomènes physiques constitue un véritable atout.
Qualités recherchées : Autonomie et sens de l?organisation.
Esprit d?analyse et de synthèse.
Aisance relationnelle et capacité à vulgariser des sujets complexes.
Rigueur et orientation résultats.
Goût du travail en équipe et de la collaboration transverse. xuezdbg
Expérience des environnements Agile.