Data Scientist

Talents Connection Sàrl; Genf; On-site; CHF 110,000 - 160,000; Full time

Job summary

Talents Connection Sàrl recherche un data scientist expérimenté pour collecter, nettoyer et préparer des jeux de données afin d’appliquer des techniques statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique.

Le candidat idéal maîtrise Python, Jupyter, PyTorch, TensorFlow et les bibliothèques associées, avec une expérience en traitement du langage naturel et en apprentissage profond.

Qualifications

• 5+ années d’expérience exigées.
• Maîtrise de Python et Jupyter.
• Connaissances avancées PyTorch, TensorFlow, Conda et Scikit-learn.

Responsibilities

• Collecter les données à partir de sources variées et les analyser.
• Explorer les données pour comprendre structure et tendances.
• Concevoir et développer des algorithmes et modèles de data science et IA.
• Évaluer la performance des modèles.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications existantes.

Skills

Python

Jupyter

PyTorch

TensorFlow

Conda

Scikit-learn

NLP

Machine Learning

Deep Learning

Data Analysis

Tools

Python

Jupyter

PyTorch

TensorFlow

Conda

Scikit-learn

Job description

La mission principale est de collecter les données pertinentes, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse, puis d'appliquer des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations utiles.

• 5+ ans d’expérience


• Très bonnes connaissances en Python et de Jupyter


• Très bonnes connaissances des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, Conda, Scikit-learn


• Expérience du traitement du langage naturel


• Bonnes connaissances du Machine Learning et du Deep Learning

Activités principales

• Collecter les données à partir de sources variées et les analyser pour en extraire des informations utiles.


• Explorer les données pour en comprendre la structure, les tendances et les relations,


• Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA et améliorer les résultats.


• Évaluer la performance des modèles de data science et d'IA.


• Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants.