Data Scientist H / F

ENOVA Consulting; Levallois-Perret; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une société de conseil en data recherche un Data Scientist expérimenté pour concevoir et développer des modèles de détection et de prédiction. Vous devrez collaborer avec les équipes métiers et techniques pour proposer des solutions innovantes et assurer l'amélioration continue des modèles. Une expérience de 5 ans en Data Science et une maîtrise des environnements Big Data (Spark) sont indispensables.

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en Data Science.
• Maîtrise de Spark et des environnements Big Data.
• Connaissances en détection d'anomalies.

Responsabilités

• Concevoir et industrialiser des modèles de détection et de prédiction.
• Exploiter des volumes de données via des environnements Big Data.
• Collaborer avec les équipes métiers pour proposer des solutions.

Connaissances

Data Science

Big Data (Spark)

Machine Learning

Statistical Modelling

Communication

Description du poste

Dans le cadre du renforcement des activités liées à l'analyse de données et à la détection de comportements atypiques, nous recherchons un Data Scientist expérimenté. La mission consiste à : - Concevoir, développer et industrialiser des modèles de détection et de prédiction, notamment dans le domaine de la lutte contre la fraude. - Exploiter de larges volumes de données via des environnements Big Data (Spark, Hadoop, etc.). - Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques, formuler des hypothèses et proposer des solutions innovantes. - Assurer le suivi et l'amélioration continue des modèles mis en production. - Apporter une approche analytique et critique afin de donner du sens aux données et d'orienter les décisions stratégiques.

• Expérience confirmée (minimum 5 ans) en Data Science, avec une maîtrise des environnements Big Data (Spark indispensable). - Connaissances approfondies en détection d'anomalies et en problématiques de lutte contre la fraude. - Solides compétences en modélisation statistique, machine learning et traitement de données massives. - Capacité à travailler de manière autonome, avec une réelle curiosité intellectuelle et une volonté de comprendre le « pourquoi » derrière chaque projet. - Aisance dans la communication avec les équipes métiers et techniques, esprit de synthèse et de vulgarisation.