Data Scientist - Tabular Data

Klanik Group; Troyes; On-site; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Job summary

KLANIK Group recherche un expert IA/ML senior pour concevoir et déployer des solutions intelligentes répondant à des défis industriels complexes. Vous travaillerez avec les data scientists, engineers et développeurs pour pré-traiter les données, construire des modèles robustes et suivre leurs performances en production.

Le candidat idéal possède une solide formation en mathématiques et en ML/DL, maîtrise Python et les outils associés (Pandas, NumPy, PyTorch, Docker, Git), et communique

Qualifications

• DOIVRE posséder un diplôme en informatique, statistiques ou domaine équivalent.
• Solide connaissance des mathématiques appliquées et de l’algorithmique.
• Maîtrise des techniques de ML et de DL, et des outils Python (Pandas, NumPy).
• Connaissance des algorithmes ML (PCA, SVM, RandomForest, XGBoost, skforecast).
• Connaissance des méthodes d’optimisation (PSO, GA, SGD).
• Expérience avec des outils de développement (PyCharm, Jupyter, Docker, Git).
• Excellentes compétences communicationnelles, orales et écrites.

Responsibilities

• Comprendre les objectifs business et développer des solutions IA mesurables.
• Préparer, nettoyer et prétraiter les données pour l’analyse.
• Analyser la qualité des données et corriger les issues.
• Développer des algorithmes IA pour le clustering, la classification, la régression et l’optimisation.
• Évaluer les solutions IA alignées sur les objectifs.
• Déployer et gérer les modèles en production.
• Identifier les décalages de distribution de données pouvant impacter les performances.
• Analyser les erreurs des modèles et concevoir des stratégies d’amélioration.
• Maintenir et améliorer les solutions existantes.
• Visualiser et communiquer les résultats des analyses.
• Présenter les idées et résultats à l’oral et par écrit.
• Collaborer avec data scientists, data engineers et software engineers sur les applications en production.

Skills

Mathématiques appliquées

Algorithmes

Coding

Statistiques

Machine learning

Deep learning

Python

Pandas

NumPy

Analyse de données

Keras

PyTorch

PCA

SVM

RandomForest

XGBoost

skforecast

PSO

GA

SGD

PyCharm

Jupyter

Docker

Git

Communication

Education

BSc ou MSc en informatique ou statistiques

PhD (un plus)

Tools

Docker

Git

Jupyter

PyCharm

Job description

KLANIK est une société de conseil en Ingénierie IT qui accompagne ses clients dans leurs projets digitaux et technologiques.

Le groupe KLANIK compte désormais plus de 750 talents, évoluant dans 16 agences en Europe, Amérique du Nord, Afrique et Moyen-Orient. Des experts engagés, atypiques et passionnés, impliqués dans des projets stratégiques grâce à leur haut niveau de compétences en Software, DevOps, Cloud, Agilité, Cybersécurité, Big Data & IA.

En Parallèle De Leurs Métiers, Les Collaborateurs Du Groupe KLANIK Sont Accompagnés Au Quotidien Dans Leur Développement Personnel Et Professionnel, Via Différentes Initiatives Engageantes Et Innovantes

KONSCIOUS : communauté interne engagée dans les enjeux écologiques, sociaux et environnementaux

KAMPUS : institut de formation technique certifié

KORNER : incubateur de start-ups technologiques

KLANIK ESPORT : club professionnel e-sport ouvert aux collaborateurs

Responsibilities

• Understanding business objectives and developing AI solutions that help to achieve them, along with metrics to track their progress.
• Prepare, clean, and preprocess data for analysis.
• Analyze data quality and proactively address issues.
• Develop data-driven algorithms for clustering, classification, regression, and optimization.
• Evaluate AI solutions aligned with business objectives.
• Deploy and manage AI models in production.
• Identify differences in data distribution that could potentially affect model performance in real-world applications.
• Analyzing the errors of AI models and designing strategies to overcome them.
• Maintain and enhance existing solutions to meet evolving business needs.
• Visualize and communicate results analysis effectively.
• Present ideas, plans, and findings orally and in written reports.
• Collaborate with data scientists, data engineers, and software engineers on production applications.

Experience

• 5+ years of experience demonstrating depth and breadth in state-of-the-art machine-learning, deep learning and optimization.
• Demonstrated experience in developing core AI algorithms in industry or for real-world problems.
• Proven track record of implementing robust and scalable industrial AI solutions.
• Strong understanding of the unique challenges and complexities involved in optimization.
• Experience in implementation of MLOps pipelines is a plus.
• Experience in the Oil & Gas industry is a plus.

Key Skills

• Strong background in applied mathematics, algorithms, and coding.
• Proficiency in statistics, machine learning, and deep learning.
• Proficiency in Python programming and data analysis libraries (e.g., Pandas, NumPy).
• Proficiency in data manipulation, cleaning, preprocessing and feature engineering.
• Proficiency in deep learning frameworks (e.g. Keras, PyTorch).
• Theoretical and practical knowledge of popular machine learning algorithms (e.g., PCA, Support Vector Machines, RandomForest, XGBoost, skforecast).
• Theoretical and practical knowledge of popular optimization methodologies (e.g., PSO, GA, SGD).
• Experience with common development tools (e.g., PyCharm, Jupyter, Docker, Git).
• Excellent communication skills, both verbal and written.

Profile / Requirements

• BSc or MSc degree in a relevant field (e.g., Computer Science, Statistics). PhD degree is a plus.
• Strong background in applied mathematics, algorithms, and coding.
• Proficiency in statistics, machine learning, and deep learning.
• Proficiency in Python programming and data analysis libraries (e.g., Pandas, NumPy).
• Proficiency in data manipulation, cleaning, preprocessing and feature engineering.
• Proficiency in deep learning frameworks (e.g. Keras, PyTorch).
• Theoretical and practical knowledge of popular machine learning algorithms (e.g., PCA, Support Vector Machines, RandomForest, XGBoost, skforecast).
• Theoretical and practical knowledge of popular optimization methodologies (e.g., PSO, GA, SGD).
• Experience with common development tools (e.g., PyCharm, Jupyter, Docker, Git).
• Excellent communication skills, both verbal and written.