DATA SCIENTIST

Extraction et structuration des données

Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…).
Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…).

Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles.

Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion à la DSI ou à la maîtrise d’ouvrage.

Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement.
Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.

Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle

Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…).
Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…).

Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles.

Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion à la DSI ou à la maîtrise d’ouvrage.

Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement.

Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.

Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications

Industrialiser les modèles d’apprentissage automatique et des modèles statistiques.

Prendre part aux vérifications lors des mises en production (recette).

Définir les règles de gestion pour la maintenance des modèles (monitoring)

Participation active aux projets

Participer aux ateliers d’expression des besoins internes.

Comprendre précisément les problématiques métiers et les traduire de manière analytique.

Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers.

Veille technologique sur les outils de data science

Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles de data science.

Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et de data science.