DGDDI (DG-DSTRAT) Data scientist au sein du pôle de science des données de la douane française H / F

Ministere de l'Economie et des Finances; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution publique française à Paris recherche un Data Scientist pour accompagner la transformation numérique de la douane. Vous serez chargé de valoriser les données afin de soutenir les missions d'analyse de risque et de ciblage. Le candidat idéal possède un Bac+5 en informatique ou un domaine similaire et a une solide expérience en Data Science et en développement de modèles de Machine Learning.

Prestations

Télétravail possible jusqu'à 11 jours par mois

Qualifications

• Au moins deux ans d'expérience en Data Science.
• Capacité à mener des analyses de données complexes.
• Compréhension des bonnes pratiques de développement et Git.

Responsabilités

• Construire des modèles et algorithmes pour les services data.
• Maintenir les applications de data science dans une logique MLOps.
• Collaborer avec les équipes métiers pour leurs analyses de données.

Connaissances

Connaissances solides en Data Science

Expérience en développement de modèles ML

Maîtrise de Python et des packages de Data Science

Capacité à vulgariser et présenter les résultats

Formation

Bac+5 en informatique / statistiques / data science

Outils

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

Spark

Description du poste

Description du poste

Intitulé du poste: DGDDI (DG-DSTRAT) Data scientist au sein du pôle de science des données de la douane française H / F

Domaine et métier: Numérique - Data Scientist

Cotation RIFSEEP: 3

Versant: Fonction publique de l'Etat

Catégorie: Catégorie A (cadre)

Statut du poste: Vacant

Nature de l'emploi: Emploi ouvert aux titulaires et / ou aux contractuels

Descriptif de l'employeur: Direction Générale des Douanes et des Droits Indirects – Délégation à la Stratégie, 30, rue Raoul Wallenberg 75019 Paris. Accessible par le métro 11 (station Porte des Lilas).

Contexte: Au sein des ministères économiques et financiers, la direction générale des douanes et droits indirects est une administration à réseau...

La délégation à la stratégie est chargée de concevoir et d'animer, en lien avec les entités de la direction générale et les services déconcentrés, la stratégie de la douane. Elle assure une mission de veille et de prospective et coordonne la transformation des missions de la douane, en liaison avec la sous-direction des systèmes d'information. Elle mène des projets stratégiques pour la douane, notamment le programme de valorisation des données (VDD).

Le pôle de science des données

La donnée est un levier de transformation stratégique; le pôle, composé de six agents et rattaché à la délégation à la stratégie, participe au programme de valorisation des données et soutient le service d'analyse de risque et de ciblage.

Personnes à contacter :

Mme Marie Baguet, cheffe du pôle de science des données — [e-mail]

M. Thibault Durouchoux, adjoint pôle de science des données — [e-mail]

Descriptif de poste

Le / la data scientist est capable d'explorer et de traiter des données complexes, multiples et déstructurées, d’utiliser des connaissances mathématiques et techniques pour construire des modèles prédisant des comportements, identifiant des tendances et des signaux faibles.

Objectif: accompagner la transformation numérique de la douane par la valorisation des données et soutenir les métiers dans leurs missions (dédouanement, lutte contre la fraude, fiscalité douanière, etc.). Le déploiement s’appuie sur une infrastructure big data et un lac de données (Cloudera Data Platform, Hive, Spark/PySpark, Tableau, PostgreSQL, Angular, MLflow, etc.).

Principales missions du/ de la data scientist :

• contribuer à l’idéation et à la qualification du volet Data Science des cas d’usage (faisabilité et complexité technique)
• construire les modèles et algorithmes nécessaires à la réalisation de services et de produits data
• adapter les développements Data Science pour industrialisation (entraînement sur données rafraîchies, optimisation de performances, etc.)
• identifier et spécifier à chaque étape les jeux de données à collecter et étudier
• participer ponctuellement à des analyses de données pour les équipes métiers
• proposer des recommandations pour améliorer l’exploitation et la valorisation des données (qualité des données, indicateurs de valeur)
• maintenir les applications industrialisées en data science dans une logique MLOps (vérification de la pertinence des modèles)
• rédiger la documentation technique des travaux réalisés

Conditions d'exercice

Temps partiel autorisé ou télétravail possible selon les priorités, possibilité de télétravail jusqu’à 11 jours par mois.

Description du profil recherché

Formation: Bac+5 à dominante informatique / statistiques / data science, ou équivalent, avec au moins deux ans d’expérience. Compétences requises :

• solides connaissances en Data Science (statistiques, préparation de données, Machine Learning / Deep Learning et MLOps)
• expérience dans le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning
• bonne maîtrise de Python et des packages de Data Science (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, TensorFlow / PyTorch…)
• maîtrise des bonnes pratiques de développement et de Git
• connaissances en Spark seraient un plus
• capacité à mener des analyses de données et produire des visualisations
• capacité à vulgariser et présenter les résultats à des équipes non techniques
• savoir travailler en équipe

Temps Plein

Compétences

• SAVOIR-FAIRE - Analyser une information, une donnée, une situation, un dispositif
• SAVOIR-FAIRE - Rechercher des données, des informations
• SAVOIR-FAIRE - Travailler en équipe

Niveau d'études et expérience

Niveau d'études min. souhaité: Master / diplômes équivalents

Niveau d'expérience min. requis: Confirmé

Informations complémentaires

Fondement juridique du recrutement: L. 332-2 du Code général de la fonction publique

Télétravail possible

Localisation du poste: France, Île-de-France, Paris (75) — Lieu d'affectation: 30, rue Raoul Wallenberg 75019 Paris

Renseignements et contact: [e-mail] / [e-mail]