Le Groupe MV Digital est une société de services qui répond aux enjeux informatiques de ses clients à Monaco et en France.
Acteur du numérique et en forte croissance depuis sa création en 2016, nos experts en développement, cybersécurité, cloud, infrastructure & réseau accompagnent nos clients et proposent des solutions sur mesure.
Nous rejoindre c'est intégrer une équipe à taille humaine proche de ses clients & collaborateurs et opérant dans diverses domaines d'activités.
Le consultant travaillera sur des analyses de données et de participer au développement de modèles prédictifs et d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Activités :
- Nettoyage / préparation / structuration / normalisation des données pour garantir leur qualité et leur fiabilité ;
- Exploration de données : utiliser des statistiques descriptives et des visualisations de données pour explorer les jeux de données, identifier des tendances, des anomalies éventuelles ;
- Modélisations : concevoir, développer et déployer des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour répondre à des questions spécifiques ou résoudre des problèmes métiers ;
- Développement et optimisation de pipelines de données pour faciliter l'acquisition, le traitement et la mise à disposition des données pour l'analyse ;
- Communication des résultats des analyses et des modélisations à travers des rapports et des visualisations de données claires et impactantes, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions basées sur les données.
Diplômes requis :
- Être titulaire, d'un diplôme national d'ingénieur sanctionnant cinq années d'études supérieures ou d'un diplôme reconnu équivalent par une autorité compétente dans le pays d'obtention, dans le domaine des systèmes d'information.
Durée d'expérience requise :
- Entre 2 et 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist.
Savoirs
- Compétences Techniques : Maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R, et des bibliothèques de data science comme pandas, TensorFlow ou PyTorch ;
- Expérience en Modélisation Statistique : Solide compréhension des techniques statistiques et de machine learning, avec une capacité à appliquer ces techniques pour résoudre des problèmes complexes ;
- Gestion de Bases de Données : Expérience avec les bases de données SQL, NoSQL, Time Series, ainsi qu'avec les technologies de traitement de données en temps réel ;
- Visualisation de Données : Compétence dans l'utilisation d'outils de visualisation de données tels que Tableau, Power BI, ou des bibliothèques Python de visualisation de données.
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