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Data scientist confirmé – modélisation physique & ia (h/f)

Boulogne-Billancourt
MP DATA
Data Scientist
Publiée le 10 juin
Description de l'offre

MP Data est un cabinet de conseil spécialisé en data science, intelligence artificielle et recherche opérationnelle, intervenant principalement auprès de grands groupes industriels.

Nous accompagnons nos clients dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions data à forte valeur ajoutée dans des environnements exigeants :

* Industrie manufacturière
* Chimie et matériaux
* Énergie
* Aéronautique & spatial
* Défense
* Transport

Notre approche repose sur une forte expertise scientifique, une compréhension approfondie des problématiques métiers et une capacité à transformer des cas d’usage complexes en solutions opérationnelles.


Vos missions

* Analyser et exploiter des données issues de procédés industriels
* Développer et entraîner des modèles de machine learning et deep learning
* Concevoir des modèles prédictifs robustes et interprétables
* Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les phénomènes sous-jacents aux données
* Participer à l’amélioration continue des performances des modèles
* Contribuer à l’industrialisation et au déploiement des solutions développées
* Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques MLOps


Qualifications

* Diplôme d’ingénieur ou Bac+5 en Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique
* Minimum 2 ans d’expérience en Data Science (hors stages)
* Solides compétences en modélisation statistique et machine learning
* Expérience sur des projets industriels ou scientifiques appréciée
* Capacité à échanger avec des experts métiers et à comprendre des problématiques techniques complexes
* Anglais professionnel


Compétences techniques

* Maîtrise de Python et des principales bibliothèques de data science
* Bonnes connaissances en machine learning et/ou deep learning
* Expérience en analyse et traitement de données
* Utilisation des outils de développement collaboratif (Git)
* Une expérience en déploiement de modèles, conteneurisation (Docker, Kubernetes) ou environnements cloud constitue un plus
#J-18808-Ljbffr

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