AFD.TECH part of Accenture, spécialiste du conseil en IT et Télécommunications, a rejoint le groupe Accenture en 2022. Accenture est le Leader mondial des services aux entreprises et administrations, avec une expertise de pointe dans les domaines du numérique, du cloud, et de la sécurité. C'est aussi une communauté de plus de 730 000 talents et une mission commune : réaliser la promesse technologique alliée à l'ingéniosité humaine.
En 2024, AFD.Tech, filiale d'Accenture, regroupe plus de 2000 talents répartis dans 3 pays (France, Belgique et Maroc), pour un chiffre d'affaires annuel de plus de 130M€. Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un(e) Data Scientist avec des compétences solides en Machine Learning, Python, SQL, et Power BI pour intervenir sur des missions chez nos clients dans des environnements dynamiques.
Vous interviendrez sur des projets de transformation numérique, où vous serez en charge de l'analyse de données complexes, de la création de modèles prédictifs, ainsi que de la mise en place de tableaux de bord interactifs pour aider à la prise de décision.
Le poste est basé à Paris (possibilité de télétravail selon la mission).
Votre rôle s'articule autour de différents axes :
- Analyse de données et exploration des datasets : Traiter et analyser des volumes importants de données structurées et non structurées en utilisant des outils Python et SQL pour extraire des insights significatifs.
- Développement de modèles de Machine Learning : Concevoir, développer et déployer des modèles prédictifs (régression, classification, clustering, etc.) en utilisant Python et des librairies telles que Scikit-learn, TensorFlow, ou PyTorch.
- Optimisation et validation des modèles : Tester et améliorer les performances des modèles à l'aide de techniques de validation croisée et d'évaluation continue, en utilisant des métriques pertinentes (précision, rappel, F1-score, etc.).
- Intégration des modèles dans les systèmes existants : Travailler avec les équipes IT pour intégrer les solutions de Machine Learning dans l'infrastructure du client, en veillant à ce que les modèles fonctionnent de manière fluide en production.
- Création de dashboards Power BI : Créer des visualisations interactives et des rapports Power BI pour présenter les résultats des analyses et des prédictions aux parties prenantes de l'entreprise.
- Optimisation des requêtes SQL : Développer des requêtes SQL complexes pour extraire et manipuler les données issues de bases de données relationnelles.
- Support à la prise de décision : Aider les équipes métiers à interpréter les résultats des modèles et des dashboards pour prendre des décisions éclairées, en présentant des résultats sous une forme compréhensible et exploitables.
- Veille technologique : Assurer une veille continue sur les dernières avancées en Machine Learning, Python, SQL et Power BI, et proposer des améliorations ou des évolutions des modèles et outils utilisés.
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