Data scientist visionnaire

Vous êtes un visionnaire des données ?

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L'entreprise recherche un Data Scientist Machine Learning passionné pour rejoindre son équipe.

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Voici quelques missions que vous aurez la chance de réaliser :

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1. Faire le lien entre les données du groupe et le département fidélité pour alimenter les décisions stratégiques.
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2. Cerner et analyser les besoins métiers pour proposer des solutions personnalisées.
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3. Affiner vos compétences en machine learning et deep learning pour améliorer les performances des modèles.
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4. Travailler en synergie avec les data scientist, data engineer, data architect et data analyst pour relever les défis de l'équipe.
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5. Participer à la mise en œuvre de POC et à la production pour garantir leur impact.
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6. Voir votre travail avoir un impact direct sur la croissance et la performance de l'entreprise.
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7. Bénéficier d'un environnement de travail stimulant et ouvert au changement.
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8. Mettre en place des projets innovants qui feront bouger les lignes.
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9. Posséder une réelle liberté de prise de décision dans vos projets.
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10. Disposer d'une gestion flexible et motivante qui valorise chaque contribution.
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11. Bénéficier de nombreuses opportunités de formation et de développement.
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12. Être partenaire clé de la réussite de l'équipe.
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13. Tout simplement aimer votre travail !
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14. Apprendre chaque jour quelque chose de nouveau !
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15. Connaitre les dernières tendances du marché !
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16. Travailer avec différents profils data du groupe (data scientist, data engineer, data architect, data analyst) !
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17. Poste basé à Massy (Île-de-France) ! Travail en hybride !
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18. Rythme d'alternance et présence : En entreprise : Du lundi au vendredi. Périodes de travail de 8 heures. Repos le week-end. Travail en journée. En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois. En formation : 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois.
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19. Profil recherché :
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20. Solide formation en Data Science Bac + 5.
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21. Maîtrise de Python, R et SQL.
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22. Connaissance des outils de data visualisation.
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23. Expertise des modèles analytiques avancés (machine learning & deep learning).
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24. Notions des différents modèles d'hébergement des données et de leur exploitation (Cloud, Cloudera, etc).
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25. Merci de votre attention.
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