Data Scientist (H/F)

HN SERVICES, LLC
United States
about 1 month ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Part-time (≤ 32 hours)
Compensation
$38,000.0 - $42,000.0
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Python (Programming Language) Machine Learning NumPy Standard Sql Jupyter Notebook Google Cloud Git Pandas Scikit Learn

Requirements

  • Python (impératif)
  • SQL
  • Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • Jupyter Notebook
  • Git
  • Power BI ou équivalent (apprécié)
  • Environnement Cloud (Azure, AWS ou GCP apprécié)

Profil recherché

  • 5 ans d’expérience minimum en Data Science
  • Très bonne maîtrise de Python
  • Bonne connaissance des méthodes statistiques et des algorithmes de Machine Learning
  • Expérience en manipulation et analyse de grands volumes de données
  • Maîtrise de SQL
  • Esprit d’analyse et capacité à vulgariser des résultats complexes
  • Autonomie, rigueur et esprit d’équipe

Benefits & conditions

38-42K€ brut annuel

Démarrage : ASAP à 1 mois

Le contexte

Dans le cadre du développement de nos activités dans le secteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist afin de contribuer à des projets d’analyse de données, de modélisation et d’aide à la décision.

Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire intervenant sur des problématiques de valorisation de la donnée, d’optimisation des processus et de développement de modèles analytiques.

Vos missions

  • Collecter, analyser et exploiter des données issues de différentes sources
  • Concevoir, entraîner et évaluer des modèles statistiques et de Machine Learning
  • Développer des scripts et pipelines de traitement de données en Python
  • Participer à la préparation, au nettoyage et à la transformation des données
  • Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées
  • Restituer les résultats sous forme de tableaux de bord, rapports ou visualisations
  • Assurer le suivi des performances des modèles et contribuer à leur amélioration continue
  • Participer à la veille technologique autour de la Data Science et de l’IA

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