Data Scientist Confirmé(e) H/F - Paris

AVISIA; Paris; Vor Ort; EUR 50.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

AVISIA recherche un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour mener des projets data science à forte valeur ajoutée et déployer des modèles prédictifs répondant à des enjeux métiers concrets.

Vous travaillerez sur des projets variés, de l’analyse exploratoire à l’industrialisation des modèles, en collaboration avec les équipes métiers et techniques dans un cadre stimulant et orienté résultats.

Qualifikationen

• Formation supérieure spécialisée en Data Science, statistiques, mathématiques appliquées ou domaine équivalent.
• Maîtrise des techniques de modélisation statistique et de Machine Learning (Random Forest, XGBoost, K-means, etc.).
• Maîtrise du SQL et de Python, R et/ou SAS pour analyses et développement de modèles prédictifs.
• Connaissance d’au moins une solution de traitement/analyse de données (Dataiku, SAS, Alteryx).
• Connaissances Cloud (GCP, AWS, Azure) appréciées.

Aufgaben

• Concevoir et déployer des modèles prédictifs répondant à des enjeux métiers concrets.
• Participer à l’analyse de données et à l’industrialisation des solutions en production.
• Intervenir sur des projets variés allant de l’analyse exploratoire à l’optimisation des performances.
• Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour assurer la réussite des missions.

Kenntnisse

Data Science

Machine Learning

Python

SQL

R

Cloud (GCP/Wind/AWS/Azure)

Ausbildung

Master en Data Science / statistiques

Tools

Dataiku

SAS

Alteryx

Jobbeschreibung

AVISIA, qui sommes-nous ?

Vous souhaitez donner du sens aux données et développer des modèles prédictifs qui répondent à des enjeux métiers concrets ? Rejoignez AVISIA et participez à des projets Data Science à forte valeur ajoutée ! Créée en 2007, AVISIA est une société de conseil spécialisée en Data, Intelligence Artificielle et Digital . Avec plus de 320 collaborateurs répartis dans 5 agences en France, nous accompagnons nos clients dans la valorisation de leurs données et le développement de solutions innovantes, de la stratégie jusqu'à la mise en production. Nos équipes interviennent sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, avec une forte expertise en Data Science, Machine Learning, Data Engineering et Intelligence Artificielle . Chez AVISIA, nous associons excellence technique, proximité humaine et projets stimulants pour faire de la donnée un véritable levier de transformation. Nous accompagnons des clients issus de secteurs variés, notamment le Luxe, le Retail, les Télécoms, la Banque, l'Assurance et l'Industrie . Cette diversité vous permettra de découvrir différents environnements métiers et de travailler sur des problématiques allant de l'analyse exploratoire des données à la conception, l'évaluation et l'industrialisation de modèles de Machine Learning.

Nos missions en Data Science

Chez AVISIA, nous vous proposons des missions qui allient expertise technique, Data Science et compréhension des enjeux business . Selon votre profil, vos compétences et vos affinités, vous pourrez intervenir sur des projets variés, de la conception de modèles prédictifs à leur déploiement en production, en passant par l'analyse des données et l'optimisation des performances. L'objectif : concevoir des solutions concrètes, exploiter pleinement le potentiel des données et contribuer directement à la prise de décision de nos clients.

Quelques exemples de projets Data Science

• Prévision des ventes et du chiffre d'affaires : conception de modèles prédictifs pour anticiper le chiffre d'affaires généré sur le site e-commerce d'un acteur du Retail et améliorer la prise de décision.
• Systèmes de recommandation : développement et industrialisation d'un moteur de recommandation pour personnaliser l'expérience utilisateur et optimiser la conversion des visiteurs d'un site web.
• Prédiction de l'attrition client (Churn) : création de modèles de scoring pour identifier les clients présentant un risque de désengagement et permettre aux équipes métiers d'anticiper leurs actions de fidélisation.
• Segmentation client et ciblage marketing : mise en place de modèles de segmentation pour affiner les stratégies marketing et commerciales, personnaliser les campagnes et adapter les actions de fidélisation aux comportements et aux préférences des clients.

Ces projets vous permettront de mobiliser des techniques de Machine Learning, de modélisation prédictive, de scoring et de segmentation client , tout en développant votre expertise sur des cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée.

Les qualités humaines

Vous avez un excellent relationnel et appréciez le travail en équipe comme les échanges avec les clients.

Vous aimez vous impliquer dans les projets et contribuer concrètement à la réussite des missions.

Vous disposez d'un bon esprit d'analyse et de synthèse, avec la capacité de prendre du recul sur les résultats obtenus.

Vous êtes attentif(ve) à la qualité de vos livrables et savez présenter et vulgariser des résultats complexes auprès d'interlocuteurs non techniques.

Vous êtes curieux(se), vous vous intéressez aux évolutions de la Data Science et du Machine Learning et aimez explorer de nouvelles approches.

Vous avez envie de continuer à apprendre, de développer votre expertise et d'être acteur(trice) de votre progression professionnelle.

Vous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou modélisation statistique.

Vos compétences techniques

Vous êtes diplômé(e) d'une formation supérieure spécialisée en Data Science, statistiques, mathématiques appliquées ou domaine équivalent, à l'université ou en école d'ingénieurs.

• Vous connaissez les principales techniques de modélisation statistique et de Machine Learning : Random Forest, XGBoost, K-means, etc.
• Vous maîtrisez le SQL pour extraire, manipuler et analyser les données.
• Vous pratiquez Python, R et/ou SAS pour réaliser des analyses de données et développer des modèles prédictifs.
• Vous connaissez au moins une solution de traitement et d'analyse de données du marché, comme Dataiku, SAS ou Alteryx .
• Des connaissances des environnements Cloud, notamment Google Cloud Platform (GCP), AWS ou Azure , constituent un plus.