Description du poste
La/le titulaire du poste sera affecté/e au pôle Data Science du Département Technique des Systèmes informatiques (DT-SI), dont la mission est de valoriser les informations reçues par le service (déclarations de soupçon, communications systématiques d’information) grâce à des traitements de masse ou d’intelligence artificielle.
Le pôle Data Science du service a notamment pour vocation de donner une meilleure vision d’ensemble des données du service et de détecter des phénomène d’intérêt en privilégiant l’analyse de graphes/réseaux et l’intégration des ressources textuelles. Il s’inscrit dans une communauté active de spécialistes de la donnée impliqués dans la transformation numérique du service public.
La/le titulaire du poste sera amené à :
– Construire et évaluer des chaînes de traitement de données (préparation, agrégation, exploration, analyse, détection de fraude, prédiction) en collaboration avec les data scientists du pôle, puis assurer leur industrialisation.
– Mettre en application de bonnes pratiques de développement : contrôle de version, tests automatisés, CI/CD, conteneurisation, microservices.
– Participer à la définition des architectures graphe et Big Data, contribuer à la mise en place et au maintien des environnements techniques de data science, en lien avec le pôle infrastructures du DT-SI.
– Contribuer à la documentation des environnements et des réalisations de l’équipe.
– Etablir un dialogue avec les experts métier et contribuer à recueillir leurs besoins.
La/le titulaire du poste inscrira ses missions dans les valeurs revendiquées par le DT-SI : sens du service, convivialité et discrétion.
Pragmatique et orienté résultat, curieux, autonome et polyvalent, elle/il devra être rigoureux/se et posséder des qualités avérées de communication orale et écrite. Elle/il pourra se faire assister, pour certaines de ses missions, par des prestataires privés.
Elle/il titulaire pourra bénéficier de formations en data science et/ou machine learning.
Conditions d'exercice particulières
Habilitation Très Secret
Description du profil recherché
Issue d'une formation Bac+5 à dominante informatique ou équivalent, la personne candidate devra maîtriser les principales techniques de code en Python. Idéalement, elle aura une première expérience d’industrialisation d’un projet de data science ou d’intelligence artificielle.
Il sera attendu d’elle de s’intégrer dans une équipe dont l’agilité et l’efficacité reposent sur son potentiel d’interaction, de collaboration, d’adaptation et d’apprentissage.
Savoir-être : pragmatisme et orientation résultat, curiosité, autonomie et polyvalence, rigueur, qualités avérées de communication orale et écrite (clarté, pédagogie), sens de l’organisation permettant de suivre plusieurs projets ou demandes en parallèle.
Compétences requises:
- Python : maîtrise des librairies usuelles (pandas, numpy) et des bonnes pratiques de développement (architecture logicielle, écriture de tests unitaires)
- SQL : maîtrise du requêtage de bases de données (Postgres, SQL Server)
- Bonne connaissance de git, de Linux et du shell scripting
Compétences souhaitables:
- Dataiku Science Studio
- Bases de données Big Data (ElasticSearch, JanusGraph)
- docker, docker-compose
- Analyse de réseaux et bases graphe
- R
- Expérience du machine learning, du deep learning ou du traitement du langage naturel
Temps Plein
Oui
Compétences candidat
Compétences
1. CONNAISSANCES - Bureautique et outils collaboratifs
2. CONNAISSANCES - Conduite et gestion de projet
3. SAVOIR-FAIRE - Analyser un projet, une démarche
4. SAVOIR-FAIRE - Concevoir un projet, une démarche
5. SAVOIR-FAIRE - Prendre en compte un contexte, une contrainte, une complexité
6. SAVOIR-FAIRE - Rédiger
7. SAVOIR-FAIRE - Travailler en équipe
8. SAVOIR-FAIRE - Travailler en mode projet
9. SAVOIR-ÊTRE - Avoir l'esprit d'équipe
10. SAVOIR-ÊTRE - Faculté d'adaptation
11. SAVOIR-ÊTRE - Sens de l'analyse
12. SAVOIR-ÊTRE - Sens de l'organisation
Niveau d'études min. souhaité
Niveau 7 Master/diplômes équivalents
Niveau d'expérience min. requis
Confirmé
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