Senior Associate Data Scientist

Êtes-vous passionné par la science des données et l'analyse? NTT DATA recherche un expert en développement pour rejoindre notre équipe en tant que Data Scientist Associé Senior. Ce rôle se concentre sur le soutien à l'adoption de la science des données au sein de notre organisation, en développant des solutions basées sur les données qui ajoutent de la valeur commerciale en utilisant des modèles statistiques, des algorithmes d'apprentissage automatique, le data mining et des techniques de visualisation.

• Concevoir, développer et programmer de manière proactive des méthodes, processus et systèmes pour consolider et analyser des "big data" non structurés afin de générer des informations exploitables et des solutions pour les services clients et l'amélioration des produits.
• Rechercher, concevoir, mettre en œuvre et déployer des solutions d'analyse de données et d'apprentissage automatique évolutives pour répondre aux problèmes commerciaux.
• Améliorer les procédures de collecte de données pour inclure des informations pertinentes pour la construction de systèmes analytiques.
• Traiter, nettoyer et vérifier les données utilisées pour l'analyse, construire les algorithmes nécessaires pour des informations significatives.
• Concevoir et coder des programmes logiciels, des algorithmes et des processus automatisés pour nettoyer, intégrer et évaluer de grands ensembles de données provenant de sources diverses.
• Fournir des informations significatives à partir de grandes sources de données et de métadonnées, interpréter et communiquer les résultats aux responsables des produits, services et affaires.
• Soutenir la conception d'applications évolutives et hautement disponibles en utilisant les derniers outils et technologies.
• Visualiser de manière créative et communiquer efficacement les résultats de l'analyse des données, les informations et les idées dans différents formats aux décideurs clés au sein de l'entreprise.
• Créer des requêtes SQL pour l'analyse des données et visualiser les sorties des modèles.
• Veiller à ce que les normes de l'industrie et les meilleures pratiques soient appliquées aux activités de développement.

• Développer des compétences en modélisation de données, méthodes statistiques et techniques d'apprentissage automatique.
• Capacité à prospérer dans un environnement dynamique et rapide.
• Solides compétences en analyse quantitative et qualitative.
• Désir d'acquérir continuellement des connaissances pour rester à jour dans le domaine évolutif de la science des données.
• Curiosité pour explorer les données afin de découvrir des informations.
• Compréhension de l'industrie des technologies de l'information au sein d'une organisation matricielle et des défis commerciaux typiques.
• Capacité à traduire des résultats techniques de manière claire pour des parties prenantes non techniques pour une prise de décision éclairée.
• Capacité à créer une histoire convaincante autour des données pour une interprétation facile.
• Autonome et indépendant, tout en étant un joueur d'équipe.
• Capacité à appliquer les principes de la science des données avec une perspective commerciale.

• Licence ou équivalent en Science des Données, Analyse Business, Mathématiques, Économie, Ingénierie, Informatique ou un domaine connexe.
• Certification de programmation pertinente préférée.
• Certification Agile préférée.

• Expérience modérée dans un rôle de science des données dans un environnement d'entreprise ou une industrie connexe.
• Expérience en modélisation statistique, modélisation de données, apprentissage automatique, data mining, analyse de données non structurées et traitement du langage naturel.
• Familiarité avec les langages de programmation (R, Python, etc.).
• Expérience avec les architectures de données, y compris l'extraction, le nettoyage et la transformation des données.
• Expérience de travail avec les parties prenantes des données pour comprendre les données.
• Familiarité avec la visualisation et la présentation de données pour l'utilisation des parties prenantes.

Algorithmes, Big Data, Gestion des Données, Modélisation de Données, Ensembles de Données, Modélisation Mathématique, Méthodes Statistiques, Storytelling

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