Data scientist senior

En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et de notre client :

• contribution aux projets décisionnels - Big data,

• participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques de notre client,

• collecte des besoins auprès des métiers,

• modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation)

• Exploration de données

• rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette

• participation aux recettes

• formation et accompagnement des utilisateurs

Expertises spécifiques, * Etablir des scénarios permettant de comprendre et d'anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l'entreprise.

• Réaliser tout le cycle de valorisation de la donnée : choix, collecte, analyse de qualité de donnée, redressement, préparation, puis valorisation spécifique à la Data Science (analyse prédictive voir prescriptive, mise en place d'algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, conception de Data Visualization dynamique, Data Storytelling, etc.)

• Appliquer des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, …), d'extraction et d'analyse d'informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data)

• Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses).

• Évaluer la qualité et la richesse des données (les rassembler, les modéliser et en vérifier la véracité).

• Analyse des résultats pour ensuite les intégrer dans le système d'information cible du Métier

• Analyse des données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement

• Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul, et anticiper les avantages et inconvénients dans un environnement Métier

Connaissances techniques :

Maîtrise des architectures et plateforme de l'IA ainsi que du Cloud.

• Environnements et outils de Google Cloud Platform :

• BigQuery,

• Airflow,

• Vertex Ai/Notebook Jupyter

• Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP)

• Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow)

• Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build

• Connaissance du Data Engineering fortement appréciée

• Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles

Connaissances fonctionnelles :

• Comprendre l'environnement et les métiers de notre client entité paiement . Une connaissance préalable des paiements serait un plus.

Aspects Humains :

• Grande capacité à travailler dans une équipe, en mode Scrum et Kanban.

• Bonnes compétences relationnelles et grand sens de la communication (capacité à entrer dans le détail).

• Communiquer efficacement la donnée, d'un point de vu visuel/design

Nous recherchons un profil Data scientist senior.