Entreprise française des Services du Numérique (ESN), HELPLINE accompagne depuis 1994 les directions informatiques et métiers dans leurs projets de transformation autour des nouveaux usages et outils numériques. La société affiche une croissance régulière (207M€ de chiffre d'affaires en 2022) grâce à 3600 spécialistes qui opèrent en France et à l'international (Allemagne, Belgique, Italie, Roumanie, Tunisie) avec 16 implantations.
Située au coeur du 7ème, l'agence de Lyon est née en 2019, elle compte aujourd'hui 150 collaborateurs qui oeuvrent soit sur le centre de services, soit chez nos clients en assistance technique. Nous rayonnons sur l'ensemble de la Région Rhône Alpes Auvergne avec des références clients telles que l'EM Lyon, SNCF, SUEZ, Dachser, GL Events
Chez HELPLINE, nous donnons du sens et de la valeur à votre mission et à vos compétences. Notre réussite est avant tout celle de nos équipes : notre culture d'entreprise repose sur l'intelligence collective, l'innovation et l'esprit entrepreneurial.
Ces informations résonnent en vous ? Rejoignez-nous ! Dans le cadre de la transformation digitale et du développement d'une culture orientée données, le Data Scientist aura pour mission de concevoir, développer et déployer des modèles d'analyse avancée permettant d'exploiter pleinement le potentiel des données de l'entreprise.
Vous collaborerez étroitement avec les équipes métiers, IT et data pour comprendre les besoins, identifier les opportunités de valorisation des données et proposer des solutions prédictives et prescriptives à fort impact.
Responsabilités
1. Compréhension des besoins et exploration des données
- Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les problématiques à résoudre à l'aide de la data science.
- Collecter, explorer et analyser des données internes et externes pour en évaluer la qualité, la pertinence et le potentiel analytique.
- Contribuer à la structuration et à la préparation des données nécessaires aux modèles (data cleaning, feature engineering, intégration).
2. Modélisation et développement analytique
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles statistiques et de machine learning répondant aux besoins identifiés.
- Expérimenter différentes approches analytiques (modèles supervisés, non supervisés, NLP, séries temporelles, etc.).
- Optimiser les performances des modèles et assurer leur robustesse et interprétabilité.
3. Industrialisation et valorisation des modèles
- Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer les modèles dans les processus ou outils métiers.
- Développer des scripts et pipelines automatisés pour le traitement et la mise à jour des données.
- Suivre la performance des modèles et proposer des améliorations continues.
4. Analyse, interprétation et restitution
- Interpréter les résultats et formuler des recommandations exploitables pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles.
- Communiquer les conclusions de manière claire, pédagogique et adaptée aux différents publics (techniques et non techniques).
- Contribuer à la diffusion d'une culture de la donnée et à la compréhension des approches de data science au sein de l'entreprise.
5. Gouvernance, qualité et conformité des données
- Participer à l'amélioration continue de la qualité, de la traçabilité et de la sécurité des données.
- Veiller à la conformité des traitements de données avec les réglementations en vigueur (RGPD, confidentialité, etc.).
6. Veille et innovation
- Assurer une veille technologique et scientifique sur les nouvelles méthodes, outils et tendances en data science et intelligence artificielle.
- Proposer des approches innovantes pour renforcer la valeur ajoutée des analyses et des modèles développés.
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