DSTI School of Engineering, l'école internationale de spécialisation Informatique, Data, IA & Cyber
DSTI forme, depuis 2015, la future génération d'informaticiens et de scientifiques spécialistes des domaines de l'informatique, ingénierie et sciences des données, IA & cybersécurité. École internationale, elle offre des enseignements en anglais et s'appuie sur un corps enseignant international reconnu.
Avec l'essor du Big Data et de l'IA, les entreprises cherchent des experts dotés de compétences techniques avancées et d'une base de connaissances solide. Depuis 2015, DSTI a diplômé plus de 1 000 étudiants d'une centaine de pays, avec un taux d'employabilité proche de 100%.
L'école est également membre du 3IA Côte d'Azur d'Université Côte d'Azur, qui labelise ses Applied MSc, et partenaire de l'École Nationale des Arts et Métiers (ENSAM), avec un programme de spécialisation commun axé sur la thématique « Industrie Digitale & IA ». DSTI - School of Engineering s'est donnée pour mission première de former des spécialistes en Informatique, Cloud et Intelligence Artificielle.
Depuis 2015, DSTI a formé + de 1000 étudiants sur les métiers de la donnée (Data Analyst/Data Engineer/Data Scientist), en offrant les programmes les plus intensifs du marché et les plus reconnus sur le marché de l'emploi.
Pres de 2/3 des candidats ont trouvé une alternance grâce au réseau de l'école et de nos partenaires.
L'alternance à DSTI est une passerelle vers l'excellence, offrant une formation de haut niveau sans coût pour l'étudiant, et mariant habilement pratique et théorie pour une immersion réussie dans le monde professionnel.
Afin de renforcer leur équipe, une de nos entreprises partenaires recherche 2 Data Scientist H/F pour une alternance de 2 ans, au sein de leur Direction Data - Pôle Data Sciences qui couvre principalement les sujets de Scores Risque / Fraude / Recouvrement/ Marketing.
- Missions :
Contribuer à la mise en place et au suivi de modèles de scores
o Création de nouveaux scores (outil : Dataiku)
o Mesure et Analyse de la performance de scores existants : robustesse dans le temps, déformation de populations, dégradation des modèles, effets de saisonnalité, confrontation réalité vs. Projections en termes d'acceptation et d'impayés
o Proposition d'optimisations pour les futures modélisations
o Automatisation / Industrialisation des suivis de KPIs / Reportings (outil : Tableau)
o Mise en place et monitoring de projets de machine learning
- Accompagner les BU Commerce, Risque, Fraude et Finance au quotidien pour répondre à leurs besoins via de nouvelles solutions statistiques (scores, segmentations ou autre)
- Collaborer aux évolutions des outils et méthodes dans un environnement de datascience (cloud et big data) où le temps réel est une contrainte forte
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