Alternant datascientist h/f

Rattaché(e)
au département Data et Innovation IT et plus précisément au sein du pôle Data
Science, vos principales missions seront les suivantes :

Mise en
œuvre des projets de Data Science pour toutes les directions de l’entreprise
(Marketing, Finance, Supply Chain ,…) :
- Transformer les besoins métier
(Marketing, Finance, Supply Chain, etc.) en problématiques data.
- Construire des modèles statistiques, de machine
learning et de deep learning (segmentation, scoring, séries
temporelles, prévisions des ventes, SVM, boosting, réseaux de neurones, …).
- Assurer l'industrialisation et le monitoring
des modèles déployés.
- Restituer les résultats aux équipes
métier en vulgarisant les concepts techniques afin de favoriser leur
compréhension et adoption.

Maintenance
évolutive et corrective des solutions développées :
- Prendre en main les projets existants
(personnalisation des offres, prévisions de ventes, …), afin d'assurer leur maintenance et leur évolution en fonction des besoins métiers.
- Proposer et mettre en œuvre des optimisations pour améliorer les performances des modèles déployés.

Veille
technologique et innovation
- Assurer une veille active sur les nouvelles
technologies et méthodes en data science, et être force de
proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodologies à utiliser
- Explorer et implémenter des solutions basées sur
l'IA générative pour répondre à des cas d'usage innovants au sein de
l'entreprise.

Accompagnement
et démocratisation de la data :
- Contribuer à la diffusion de la culture data
en étant un relais actif au sein de l'entreprise, en participant à la démocratisation
de la data science et en étant force de proposition sur les sujets à
actionner
- Accompagner ponctuellement les directions
métier sur les sujets de data analyse (mise à disposition et
vérification de la qualité de la donnée, analyse ad’hoc, mise en place de
reporting sous MicroStrategy, ..)

Démarrage dès que possible !

Vous êtes une personne rigoureuse, curieuse, autonome et vous avez une aisance relationnelle.

Vous êtes reconnu pour vos compétences techniques :
- Maîtrise des langages tels que SQL et Python
et des bibliothèques comme scikit-learn,
TensorFlow, PyTorch
- Maîtrise
des principales méthodes statistiques (statistique descriptive et
inférentielle, segmentation, scoring, durée de vie, séries temporelles…) de machine
learning et de deep learning
- Connaissance d’outils de data visualisation
- Sensibilité Métier / Bonne compréhension
des enjeux / Capacité de vulgarisation
- La connaissance de Dataiku serait un plus
- Une
première expérience (stages) dans le domaine de la data science serait aussi
un plus

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