Data scientist en Alternance F/H

VINCI Construction; Nanterre; Sur place; EUR 30 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de construction recherche un débutant en data science pour concevoir des solutions IA visant à automatiser et optimiser les processus d'ingénierie. Le candidat idéal doit avoir au minimum un BAC +3 et des compétences clés en Python et outils de data science. Un bon niveau en français et en anglais est nécessaire pour ce poste basé en Île-de-France.

Qualifications

• Débutant mais avec une bonne compréhension des logiciels de data science.
• Capacité à concevoir des modèles performants en tenant compte des contraintes métiers.
• Méthodique et dotée d'une finesse d'analyse.

Responsabilités

• Concevoir une solution IA pour automatiser les processus d'ingénierie.
• Exploiter des données techniques existantes dans les solutions.

Connaissances

Data science

Python

pandas

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Formation

BAC +3 minimum

Description du poste

Description de la mission

Direction des applicatifs et du support - Equipe Digital Factory

Position dans l'organigramme (organigramme ou description simple, responsable hiérarchique) : DQSE-I au sein de la Digital Factory de la DSITD sous la responsabilité de Djameson PRIME, Directeur des applicatifs

Missions et activités principales

Concevoir une solution IA capable d'exploiter des données techniques existantes pour automatiser, optimiser ou enrichir les processus d'ingénierie.

Profil

Niveau d'études : BAC +3 minimum

Spécialités : Data science

Expérience : Débutant

Compétences et connaissances clés : Outils de la data science tels que Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, et vous êtes capable de concevoir des modèles performants en tenant compte des contraintes métiers.

Qualités personnelles : Méthodique et dotée d'une réelle finesse d'analyse, vous faites aisément le lien entre les besoins métiers et leur mise en oeuvre. Une bonne compréhension des enjeux liés à la qualité des données, à l'évaluation des modèles et à leur intégration dans des environnements applicatifs est attendue.

Langues : Français / Anglais