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Titre
Text copied to clipboard!Scientifique de Données Senior
Description
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Nous recherchons un Scientifique de Données Senior passionné par l'analyse de données et l'intelligence artificielle pour rejoindre notre équipe. En tant que membre clé de notre département de science des données, vous serez responsable de la conception, du développement et de l'optimisation de modèles analytiques avancés afin d'extraire des informations précieuses à partir de vastes ensembles de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour identifier des opportunités d'amélioration et proposer des solutions basées sur les données.
Vos principales responsabilités incluront l'exploration et la préparation des données, la mise en œuvre de modèles de machine learning et d'intelligence artificielle, ainsi que l'interprétation des résultats pour guider la prise de décision stratégique. Vous serez également chargé de surveiller la performance des modèles et d'optimiser les algorithmes pour garantir leur efficacité et leur précision.
Nous recherchons un professionnel ayant une solide expérience en science des données, une maîtrise des langages de programmation tels que Python et R, ainsi qu'une expertise en manipulation de bases de données et en visualisation de données. Une bonne compréhension des statistiques, de l'apprentissage automatique et des techniques de modélisation prédictive est essentielle pour réussir dans ce rôle.
En tant que Scientifique de Données Senior, vous serez amené à encadrer des membres juniors de l'équipe et à partager vos connaissances pour favoriser leur développement professionnel. Vous participerez également à la veille technologique et à l'amélioration continue des processus analytiques de l'entreprise.
Si vous êtes passionné par l'analyse de données et souhaitez travailler sur des projets innovants ayant un impact significatif, nous serions ravis de vous rencontrer.
Responsabilités
Text copied to clipboard!- Analyser et interpréter de grands ensembles de données pour identifier des tendances et des modèles.
- Développer et optimiser des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle.
- Collaborer avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et proposer des solutions basées sur les données.
- Assurer la qualité et la fiabilité des données utilisées pour les analyses.
- Créer des visualisations et des rapports pour communiquer les résultats aux parties prenantes.
- Optimiser les algorithmes et surveiller la performance des modèles en production.
- Encadrer et former des membres juniors de l'équipe en science des données.
- Participer à la veille technologique et à l'amélioration continue des processus analytiques.
Exigences
Text copied to clipboard!- Diplôme en science des données, informatique, statistiques ou domaine connexe.
- Expérience significative en analyse de données et en développement de modèles prédictifs.
- Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R et SQL.
- Bonne connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (TensorFlow, Scikit-learn, etc.).
- Expérience avec les bases de données relationnelles et non relationnelles.
- Capacité à communiquer des résultats complexes de manière claire et compréhensible.
- Expérience en gestion de projets analytiques et en collaboration avec des équipes interfonctionnelles.
- Esprit analytique, rigueur et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Questions potentielles d'entretien
Text copied to clipboard!- Pouvez-vous nous parler d'un projet de science des données que vous avez mené de bout en bout ?
- Comment gérez-vous les problèmes liés à la qualité des données ?
- Quelle est votre expérience avec les modèles de machine learning en production ?
- Comment expliquez-vous des résultats analytiques complexes à des parties prenantes non techniques ?
- Quels outils et technologies utilisez-vous le plus souvent pour l'analyse de données ?
- Comment restez-vous à jour avec les dernières avancées en science des données ?
- Avez-vous déjà encadré ou formé des membres juniors d'une équipe ?
- Comment optimisez-vous la performance d'un modèle de machine learning ?