Scientifique Senior des Données

Description de l'entreprise

Libérez votre ambition en tant que Senior Data Scientist ! Nous recherchons un professionnel qui non seulement a une expérience impressionnante en science des données, mais qui est également prêt à assumer un rôle moteur, contribuant à notre Centre de Compétence en Données au sein de Sigma Software. Le rôle impliquera l'évaluation des solutions, les activités de prévente sous supervision, la composition du design d'architecture, et plus encore.

PROJET

Nous sommes une équipe de plus de 160 professionnels. Nous sommes tous très différents, mais quelques éléments font de nous une véritable équipe : une véritable passion pour notre travail, la convivialité et un optimisme inépuisable, quoi qu'il arrive.

Nous utilisons Agile avec une excellence technique en place et des approches Kanban pour réaliser un travail de qualité et satisfaire nos clients. Notre objectif est d'offrir à nos clients la meilleure expertise dans différents domaines pour apporter de la valeur à leur entreprise et devenir le meilleur partenaire technologique.

Description du poste

• Travailler en étroite collaboration avec le client (PO) ainsi qu'avec d'autres Team Leads pour clarifier les exigences et les attentes techniques
• Traduire des problèmes commerciaux complexes en questions ou hypothèses exploitables basées sur les données. Cela impliquera de travailler avec les parties prenantes pour comprendre les problèmes sous-jacents et définir les questions spécifiques qui doivent être répondues par l'analyse des données
• Collecter des données à partir de diverses sources, identifier et résoudre les problèmes de qualité des données, et convertir les données en un format approprié pour l'analyse et la modélisation. Cela impliquera l'utilisation de techniques de manipulation de données, d'outils de nettoyage de données, et de contrôles de qualité des données
• Appliquer des méthodes statistiques, des techniques de visualisation des données et des algorithmes d'apprentissage automatisé pour découvrir des modèles, des tendances et des anomalies cachées dans les données. Ces informations éclaireront le développement de modèles et de solutions efficaces
• Sélectionner et appliquer des modèles appropriés d'apprentissage machine ou statistiques pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques. Cela implique de comprendre le problème à résoudre, de choisir les bons algorithmes, de former les modèles sur les données préparées, et d'évaluer leur performance
• Travailler avec les ingénieurs pour intégrer les modèles formés dans des environnements de production, en veillant à ce qu'ils puissent être utilisés pour prendre des prévisions ou des décisions en temps réel. Cela implique le déploiement des modèles, la surveillance de leur performance, et leur maintenance au fil du temps
• Communiquer efficacement des informations complexes basées sur les données et des recommandations aux parties prenantes de manière claire, concise et exploitable. Cela implique l'utilisation de techniques de narration, de visualisations, et de présentations pour transmettre efficacement les résultats et leurs implications pour les décisions commerciales
• Recherche continue et mise à jour avec les dernières avancées en science des données, y compris de nouveaux algorithmes, techniques et outils, et exploration des technologies et méthodologies émergentes. Cela implique la participation à des conférences, la lecture de documents de recherche, et l'expérimentation de nouvelles approches
• Suggérer et contribuer à des plans de formation et d'amélioration concernant les compétences en ingénierie des données analytiques, les normes et les processus

Qualifications

• 3-5+ années d'expérience avec Python ou R
• Expérience avec AWS/Azure
• Expertise en algorithmes d'apprentissage machine, y compris la régression linéaire, le clustering, la classification, et les systèmes de recommandation
• Capacité prouvée à créer des visualisations claires, concises et convaincantes en utilisant des outils comme ggplot2, matplotlib, ou plotly, Power BI, Tableau, et Qlik
• Compréhension conceptuelle des fondamentaux de l'analyse de données, englobant l'ETL, l'entrepôt de données, et les données non structurées
• Une compréhension globale des fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les fonctions d'activation, la rétropropagation, les CNN, les Transformateurs, l'apprentissage par transfert, et les modèles génératifs
• Expertise dans l'évaluation et la sélection du modèle d'apprentissage profond le plus approprié pour une tâche donnée, y compris l'évaluation des mesures de performance du modèle, l'identification des éventuels biais, et la comparaison de différentes architectures de modèle

Informations supplémentaires

PROFIL PERSONNEL

• Compétences analytiques et de résolution de problèmes:
• Compétences démontrées pour résoudre des problèmes et penser de manière analytique, avec une expérience prouvée d'application de ces compétences à des défis du monde réel pour identifier des problèmes, collecter des données pertinentes, et développer des solutions créatives
• Mentalité d'apprentissage continu, vous assurant de rester à jour avec les dernières avancées en matière d'apprentissage profond et d'adapter vos compétences en conséquence
• Participer activement à l'évaluation des nouveaux outils pour l'ingénierie des données analytiques ou la science des données