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DATA SCIENTIST

Le/la data scientist développe des algorithmes d’apprentissage automatique selon les besoins des équipes métiers. Ses compétences en statistiques lui permettent de construire des modèles de machine learning et ses connaissances en informatique l’aident à anticiper leur mise en production. En amont de ces deux missions, il/elle est également en charge de structurer et d’analyser les données qu’il/elle utilise.

Autres Intitulés

Ingénieur data scientist

Les missions

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.

Fun fact

Les compétences

Perspectives d'évolution professionnelle

Chef de projet informatique

· Chief data officer

· Data engineer

CHARGÉ D’APPELS D’OFFRES

En tant que fournisseur de services, de travaux ou de fournitures, il/elle gère des dossiers administratifs de réponse à des appels d’offres. Il/elle propose des contrats de sous-traitance sur des...

 RESPONSABLE SERVICE APRÈS-VENTE

Le/la responsable de service après-vente est chargé(e) de coordonner les opérations d’après-vente auprès des services commerciaux internes à la société (points de vente, agences, commerciaux) ou externes (commerciaux et distributeurs)....

RESPONSABLE D'AGENCE BANCAIRE

Le/la responsable d’agence bancaire organise, anime et développe un centre de profit sur une zone de chalandise. Il/elle met en œuvre la politique commerciale de la banque, manage du personnel,...

RESPONSABLE DE MAGASIN

Chef d’entreprise, commerçant et manager dans l’univers de la distribution de produits et services de grande consommation, il/elle organise, gère et développe son activité commerciale dans le respect de la...

 RESPONSABLE D'AGENCE BANCAIRE

Le/la responsable d’agence bancaire organise, anime et développe un centre de profit sur une zone de chalandise. Il/elle met en œuvre la politique commerciale de la banque, manage du personnel,...

 RESPONSABLE COMMERCIAL

Pour optimiser la performance commerciale de son périmètre d’intervention, il/elle anime son équipe sur le terrain. Il/elle participe à l’élaboration de la stratégie commerciale et à la mise en œuvre...

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