Scientifique de données

Notre mission chez SILVARE est d'aider nos clients à améliorer leurs performances et à créer une valeur durable dans leurs entreprises, grâce à notre vaste expérience de la conduite du changement transformationnel et de la gestion des opérations quotidiennes au sein de grandes organisations globales complexes, afin qu'elles puissent prospérer à l'ère du numérique.

Nous recherchons un Data Scientist pour travailler au sein d'une organisation de conseil en technologie globale.

Il s'agit d'une excellente opportunité de construire une carrière enrichissante dans le domaine de l'IT. En faisant partie d'équipes hautement collaboratives pour des clients leaders sur le marché, vous cultiverez vos talents dans une culture inclusive qui valorise la diversité.

Le monde change rapidement et les organisations doivent changer pour libérer leur plein potentiel.

Nous cherchons quelqu'un qui est naturellement un moteur d'initiatives, qui sait faire ressortir le meilleur des autres, qui est un excellent auditeur et qui peut développer l'activité de nos clients sans compromettre les normes, l'intégrité ou la culture.

Rejoignez-nous et épanouissez-vous dans un environnement axé sur le numérique et l'innovation, où vous pouvez aider les clients à basculer vers l'ère numérique en utilisant des technologies de pointe sur certains des projets les plus passionnants que vous puissiez imaginer.

Votre rôle

En tant que Data Scientist, vous allez :

• Concevoir et mettre en œuvre des solutions autour de la mise en œuvre d'entrepôts de données, allant de l'architecture, des processus ETL, de la modélisation multidimensionnelle, de la mise en œuvre de marts de données (à la fois internationales et locales).
• Travailler dans des équipes interdisciplinaires qui combinent des compétences techniques, commerciales et en science des données pour fournir des travaux en méthodologies agiles (chez le client, à distance ou en mixte).
• L'étendue de votre responsabilité et de votre autonomie dépendra de votre expérience et de votre ancienneté - nous recherchons des spécialistes expérimentés ainsi que des talents sans expérience.

Plus précisément, vos responsabilités consisteront à :

• Expérience avec la modélisation de données, comprendre les approches de modélisation dimensionnelle et/ou relationnelle et/ou de coffre-fort de données, capacité de créer des modèles de données conceptuels, logiques et physiques
• Capacité de sélectionner parmi les compétences ci-dessus et de les appliquer à des cas de business réels, en particulier dans les secteurs de la banque et de l'assurance
• Analyser et interpréter diverses données provenant de sources internes et externes pour trouver des informations significatives
• Identifier, discuter et communiquer les exigences de manière structurée et convaincante
• Mener des efforts avancés d'analyse et de modélisation des données
• Développer, mettre en œuvre, et optimiser des algorithmes d'apprentissage automatique
• Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour résoudre des problèmes commerciaux complexes
• Interpréter les informations tirées des données en stratégies d'action

Ce que nous recherchons

• Maîtrise de la gestion des données et compétences avancées en SQL dans au moins l'une des principales bases de données – technologies telles que : Oracle, MSSQL, Teradata, DB2. Vous êtes également familier avec les extensions procédurales telles que les procédures intégrées, les fonctions, les packages, les déclencheurs,
• Maîtrise des questions liées aux DWH telles que : dénormalisation, historisation uni- et bi-temporelle, SCD 1, SCD2, développement et mise en œuvre de marts de données, tables fact/dimension/transaction, vues, index, harmonisation et standardisation des données, traitement des données et gestion des métadonnées commerciales,
• Expérience avec les outils ETL tels que SAS Data Integration Studio, IBM Datastage, Informatica, Microsoft SQL Server Integration Services,
• Bonne maîtrise de la langue anglaise (il est agréable d'avoir une maîtrise d'une langue supplémentaire, par exemple l'allemand),
• Excellent joueur d'équipe (il est agréable d'avoir de l'expérience dans le travail en équipes internationales),
• Volonté constante de se développer dans les domaines de l'analyse des données et d'approfondir la connaissance pratique d'outils tels que R, Python, SAS.
• Expérience dans le développement d'applications d'entrepôt de données et participation à certaines ou à toutes les phases du cycle de vie du développement d'entrepôt de données/data mart, vous êtes capable de démontrer votre expérience dans la création d'architecture, la conception, le développement, la mise en œuvre, l'administration ou la migration,
• Très bon bagage éducatif en informatique ou dans une discipline numérique (comme l'ingénierie, les mathématiques, etc.)
• Connaissance des SGBD, d'Oracle ou de SQL Server, de MS SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS), des processus Batch, des modèles
• Envie de contribuer dans un environnement axé sur le travail en équipe
• Capacité à travailler de manière créative et analytique dans un environnement de résolution de problèmes

Ce qui est en jeu pour vous

💸Package de salaire compétitif et système de bonus

💻Coaching de carrière et mentorat pour vous aider à gérer votre carrière et à vous développer professionnellement

👩‍⚕️Assurance santé et vie pour vous et votre famille

📚Accès illimité à Udemy et formation continue pour tous vos besoins de formation et de développement

💰Allocation mensuelle pour les frais de repas

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🌈Profitez et valorisez la diversité dans nos équipes multiculturelles

Si vous pensez que cela pourrait être une belle opportunité pour vous, n'hésitez pas à nous contacter!

*SILVARE Consulting est un employeur qui offre l'égalité des chances. SILVARE ne fait pas de discrimination fondée sur l'âge, la race, la religion, le sexe, l'identité de genre, l'orientation sexuelle, le handicap physique ou mental non disqualifiant, l'origine nationale ou tout autre motif couvert par la loi appropriée. Tous les emplois sont décidés sur la base des qualifications, du mérite et de la nécessité de l'entreprise.