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
o Extraire, nettoyer et structurer les données issues de différentes sources (bases internes, API, data lakes, etc.).
o Garantir la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les analyses.
* Analyse et modélisation
o Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning (supervisé, non supervisé, NLP, computer vision, etc.).
o Effectuer des analyses exploratoires pour identifier des tendances, corrélations ou anomalies.
o Transformer les insights en recommandations actionnables pour les équipes métiers (marketing, produit, opérations...).
* Mise en production et suivi
o Industrialiser les modèles (ML Ops) en collaboration avec les Data Engineers.
o Suivre les performances des modèles et mettre en place des stratégies d’amélioration continue.
* Communication & collaboration
o Présenter les résultats aux parties prenantes via des dashboards, visualisations ou rapports synthétiques.
o 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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