Data scientist h/f

AFD.TECH, expert en conseil IT, a rejoint Accenture en 2022, leader mondial du numérique, du Cloud et de la cybersécurité. Avec plus de 730 000 talents, Accenture transforme les défis de ses clients en succès durables grâce à l'innovation et à la technologie.

En 2024, AFD.TECH Part of Accenture affirme son expertise IT et renforce son positionnement dans les secteurs du Luxe, de l'Énergie, de la Banque, de la Défense et bien d'autres. Grâce à son savoir-faire en infrastructure, développement applicatif et services Cloud, l'entreprise, présente en France, Belgique et Maroc, compte plus de 2 000 talents et réalise un chiffre d'affaires de 180M€. Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un(e) Data Scientist ayant de fortes compétences en Machine Learning, Python, SQL & Power BI.

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.