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# Data Scientist (H/F)

- **Company:** Kaischool
- **Location:** Fontenay-sous-Bois, France (Remote available)
- **Salary:** €35,000.0 - €45,000.0
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Data Analysis, Big Data, Data Visualization, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, Standard Sql, Tableau (Software), Information Technology
- **Published:** May 17, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=9b00364b363c2a23

## About the Role

* Formation : Bac+3 ou Bac+4 en informatique, mathématiques, statistiques, économie ou disciplines connexes.
 * Langages de programmation : Maîtrise de Python, R* et SQL*.
 * Connaissances : Solides bases en statistiques, machine learning et analyse de données.
 * Autonomie et rigueur dans la gestion de projets.

Atouts appréciés :

 * Expérience avec des outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI.
 * Projets académiques ou expériences en data science.
 * Un fort intérêt pour l'innovation numérique, le Big Data et la transformation digitale.

Ce que nous vous offrons :

 * Encadrement personnalisé par des Data Scientists expérimentés pour vous faire monter en compétences rapidement.
 * Une expérience professionnelle enrichissante sur des projets ayant un impact direct sur l'entreprise.
 * Un environnement dynamique et collaboratif, avec la possibilité de télétravail partiel.
 * Frais de formation pris en charge, aucun coût pour l'alternant.
 * Liberté de choisir votre établissement de formation pour compléter votre parcours académique.

## Description

En tant qu'alternant(e) Data Scientist, vous serez impliqué(e) dans les différentes étapes du cycle de vie des données :

 * Collecte et nettoyage des données : Garantir la qualité et la structuration des données pour les rendre exploitables.
 * Analyse exploratoire : Identifier des tendances et extraire des insights stratégiques pour l'entreprise.
 * Développement de modèles de machine learning : Créer, tester et déployer des modèles de prédiction en réponse aux besoins métiers.
 * Optimisation des modèles : Affiner les modèles pour améliorer leurs performances au fur et à mesure.
 * Collaboration inter-équipes : Travailler avec les équipes techniques et métiers pour intégrer vos solutions dans les processus existants.
 * Veille technologique et R&D : Participer à des projets de recherche pour rester à la pointe des dernières innovations.


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