Data scientist

Fondée en 2018 à Genève, ENOVA est une société de conseil en technologies de l'information qui se distingue par son approche résolument humaine, agile et réactive. Notre objectif ? Offrir à nos collaborateurs et nos clients une quête constante d'excellence et de performance.

Notre engagement : l'excellence au quotidien

Chez ENOVA, nous privilégions une approche orientée résultats, en mettant l'accent sur :
* L'agilité et la réactivité pour répondre aux défis de nos clients
* L'expertise pointue et l'innovation constante ⚙️

Nous croyons fermement que la réussite repose sur des valeurs fortes : communication ouverte, bien-être au travail, professionnalisme, et égalité pour tous nos collaborateurs, car chacun apporte sa touche unique à notre aventure. ✨
Nos domaines d'expertise
Nous intervenons dans les compétences IT les plus recherchées et la gestion de projets de bout en bout, en couvrant :

* Innovation, stratégie et gouvernance des systèmes d'information
* Activités opérationnelles comme l'infrastructure, le développement d'applications et l'intégration de solutions

Notre entité ENOVA Data exploite nos savoir-faire en Cloud et DevOps pour maximiser la valeur des données de nos partenaires grâce à des compétences en data engineering, data analyse et IA générative.

Une présence internationale pour mieux vous accompagner !
France (Sophia-Antipolis, Aix-en-Provence, Paris), Monaco, Suisse, Luxembourg.
ENOVA poursuit son développement et renforce ses équipes en intégrant un(e) Data Scientist SIRH ( minimum 3 ans d'exp) en CDI. Vous rejoindrez notre communauté de consultants et interviendrez en mission longue durée au sein d'un grand compte, dans un environnement stimulant et innovant.


Au sein de la direction SIRH d'un grand groupe international, vous contribuez à une transformation digitale d'envergure autour de plusieurs chantiers majeurs : harmonisation des systèmes RH, digitalisation des processus, centralisation des données à l'international et amélioration continue de la qualité et du support.
Votre rôle : valoriser les données RH et opérationnelles pour améliorer le pilotage, fiabiliser les processus et éclairer la prise de décision.


Vos missions principales

- Collecter, nettoyer et préparer les données issues de multiples sources (bases internes, API, fichiers, web…).
- Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques (modélisation de tables, schémas, vues, datamarts, pipelines d'intégration).
- Contribuer à la structuration du modèle de données RH, à la gouvernance et à la qualité des référentiels.
- Explorer les données pour identifier des tendances, patterns et corrélations utiles aux métiers.
- Construire, valider et optimiser des modèles de machine learning (supervisé, non supervisé, deep learning).
- Déployer les modèles dans des environnements de production (API, traitements batch, etc.).
- Produire des tableaux de bord, visualisations et rapports à destination des équipes RH et de la direction.
- Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs et les experts SIRH.
- Industrialiser les traitements de données (ETL/ELT, automatisation, contrôles qualité).
- Assurer une veille sur les techniques d'analyse, d'IA et les outils de data science.
Exemples de livrables

- Modèles de données documentés (tables, relations, dictionnaires, schémas conceptuels et logiques).
- Pipelines d'alimentation fiables entre les systèmes opérationnels (paie, temps, RH) et les environnements analytiques (Data Warehouse, ADW, Power BI…).
- Tableaux de bord dynamiques pour le pilotage RH et le top management.
- Modèles prédictifs ou explicatifs sur la fiabilité de la paie, le turnover, l'absentéisme, la masse salariale, la performance, etc.
- Bonnes pratiques d'architecture et de modélisation pour le data warehouse RH.
- Reporting régulier sur l'avancement des travaux, les résultats obtenus et les gains identifiés.
Vous êtes passionné(e) par la data et souhaitez mettre vos compétences au service de projets RH à fort impact business.

Compétences techniques
Langages :

- Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- R
- SQL
Outils & environnements data :

- Jupyter
- Git
- Docker
- Airflow
Bases de données (au moins une partie) :

- Oracle / ADW
- PostgreSQL
- MySQL
- MongoDB
- Snowflake
- BigQuery…
Architecture & Data Management :

- Conception de schémas de données et modélisation (3NF, étoile, flocon)
- Vues matérialisées
- Pipelines ETL / ELT
- Gestion de la qualité des données et des métadonnées
Modélisation statistique & machine learning :

- Régression
- Arbres de décision, forêts aléatoires
- Réseaux de neurones
- Clustering et méthodes non supervisées
Visualisation & reporting :

- Power BI, Tableau
- Bibliothèques Python (matplotlib, seaborn, Plotly…)
Cloud (apprécié) :

- Oracle Cloud (ADW), AWS, Azure ou GCP
Prérequis

- Formation Bac+5 minimum : école d'ingénieur, master en data science, statistiques, mathématiques appliquées ou informatique.
- Expérience confirmée en modélisation prédictive ou analytique, idéalement dans un contexte décisionnel ou SIRH.
- Solide maîtrise de la manipulation de données et des environnements SQL.
- Aisance dans la restitution des résultats auprès d'interlocuteurs non techniques.