Carnet de route
Novencia accompagne ses clients dans leurs projets de transformation digitale, technologique et data.
Expert en Data et Intelligence Artificielle nous aidons nos clients à exploiter et valoriser leurs données sous toutes ses formes en les accompagnant sur des projets de Data Gourvernance, Data Architecture, Data Science, et Data Engineering.
Data Scientistdepuis 4 ans, tu es à la recherche de nouveaux défis. Boucle ta ceinture, la suite est pour toi !
Nos 35 référencements auprès de Grands Comptes et bien dautres à venir offrent un large champ de possibles : Banque, Assurance, Retail, Luxe !
Évidemment, nous privilégions les environnements innovants pour faire de la Data et de lIA un avantage compétitif pour nos clients.
Exemples de missions:
1. Analyse sémantique automatisée (NLP), conception de moteurs de recommandation,
2. Mise en œuvre des outils de lutte contre la fraude (Finance)
3. Accompagnement des métiers à la montée en compétences et à lautonomisation
4. Optimisation du pilotage de la performance
Votre rôle
Ton rôle en tant queData Scientistsera de:
5. Cadrer et challenger les besoins des utilisateurs, contribuer à la définition des Use Case
6. Traiter les données, structurées ou non structurées pour extraire des insights à valeur ajoutée
7. Contrôler la qualité des données, détecter des patterns, des outliers
8. Proposer et mettre en pratique les modèles statistiques (régressions) ou de datascience (machine learning) pour résoudre les problématiques métier
9. Mener le projet de la phase de POC à lindustrialisation, le plus souvent intégré au sein dune Feature team
10. Restituer les résultats (rapports, présentations)
A toi de choisir. Chez Novencia, chaque consultant a le choix de sa mission et décide de la façon dont il souhaite évoluer.
Rencontre avec
Guillaume, Directeur de la BL Data & Customer Marketing
De la technique et de la personnalité
11. Capacité de comprendre les besoins et enjeux métiers et de les reformuler sous forme dune problématique Data
12. Capacité dexpliquer des idées complexes avec des mots simples, claires et précis
13. Bonne connaissance et maîtrise des algorithmes de Data Science et de Machine Learning
14. Très bonnes compétences en programmation sur Python avec une maîtrise des librairies python
15. Bonnes bases des outils de versioning comme git
16. Une maîtrise des librairies ou outils de data visualisation
17. Maîtrise de dautres langages (comme R et SAS) est un plus
18. Familier avec une plateforme cloud (AWS, GCP et Azure)
19. Compréhension des enjeux de mise en production
20. Compétences dans les technologies Big Data est un plus
21. Bon niveau danglais à loral comme à lécrit
Mais tu es aussi
22. Explorateur.trice : part à la recherche de données sur des terres inconnues
23. Calculateur.trice: aime les chiffres
24. Caricaturiste: reformule, vulgarise, schématise
25. Fin.e limier: trouve les meilleures solutions
26. Curieux.se: ne passe pas à côté dune information essentielle
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