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# Data Scientist - Développeur Big Data H/F

- **Company:** Audensiel Technologies
- **Location:** Lyon, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Confluence, JIRA, Big Data, Apache Hadoop, Python (Programming Language), PostgreSQL, Machine Learning, NumPy, Power BI, SQL Databases, Teradata SQL, Feature Engineering, Apache Spark, Git, Pandas, Matplotlib, Pyspark, Scikit Learn, Xgboost, Bitbucket, Data Management
- **Published:** September 26, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83783643.html

## About the Role

Python

 - Pandas
 - Polars
 - NumPy
 - Scikit-Learn
 - XGBoost
 - Matplotlib
 - GeoPandas
 - PostgreSQL
 - Teradata
 - Hadoop
 - Git / Bitbucket
 - Power BI
 - Jira / Confluence
 - Spark / PySpark, Minimum 5 ans d'expérience en Data Science hors alternance.Maîtrise avancée de Python (Pandas, Polars et NumPy).La maîtrise de SQL et des bases PostgreSQL ou Teradata est appréciée.La connaissance de Spark ou PySpark est appréciée.Capacité à échanger avec les métiers et à vulgariser des résultats complexes.Autonomie et leadership., Minimum 5 ans d'expérience en Data Science hors alternance.

Maîtrise avancée de Python (Pandas, Polars et NumPy).

La maîtrise de SQL et des bases PostgreSQL ou Teradata est appréciée.

La connaissance de Spark ou PySpark est appréciée.

Capacité à échanger avec les métiers et à vulgariser des résultats complexes.

Autonomie et leadership.

EUR

Management d'équipe
Machine learning
Hadoop
SQL
Gestion des données
Power BI
Git
Veille technologique
Python
Autonomie
Jira
PostgreSQL

## Description

Participer aux ateliers avec les experts métiers afin de comprendre les besoins et les données disponibles.

 - Concevoir et développer des traitements de données à grande échelle.
 - Réaliser des études statistiques et des modèles de machine learning.
 - Mettre en oeuvre des techniques de feature engineering et de validation des modèles.
 - Produire des rapports d'analyse et des tableaux de bord de restitution.
 - Présenter et vulgariser les résultats auprès des équipes métiers.
 - Assurer le lien entre les enjeux métier et les solutions data.
 - Participer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques.

Environnement technique


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