Ingenieur Innovation Données Usages "Data scientist"/Export en mégadonnées H/F

Cap l'Orient agglomération; Lorient; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

A leading company in data science seeks a skilled professional to develop predictive models and advanced algorithms. You will work on data extraction, cleaning, and analysis, while actively participating in projects and ensuring the quality of data throughout processing. Join a dynamic team focused on innovation and technology in the field of data science.

Qualifications

• Experience in data extraction and structuring.
• Proficiency in statistical methods and machine learning.

Responsabilités

• Create advanced algorithms for data processing and correlation.
• Industrialize machine learning models and ensure data quality.
• Participate in internal workshops to define business needs.

Connaissances

Web scraping

Data cleaning

Statistical analysis

Machine learning

Deep learning

Description du poste

Modélisation prédictive à partir de données complexes multicanales

Création d'algorithmes avancés de traitement et de mise en corrélation des données

Création de chaînes complète de traitement de données, de leur ingestion jusqu’à leur valorisation

Exploiter la plateforme Hexadone et fournir aux services métier des tableaux de bord d’analyse et de prédiction

Créer les outils d’analyse et de prédiction dans le cadre du projet CELTIC

Extraction et structuration des données

• Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…)
• Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…)
• Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles
• Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion
• Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement
• Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques
  
  

Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle

• Analyser les données en utilisant des méthodes statistiques classiques
• Créer et tester des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning…)
• Construire les données d’entraînement des modèles
• Réaliser une amélioration continue des modèles
  
  

Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications

• Industrialiser les modèles d’apprentissage automatique et des modèles statistiques
• Prendre part aux vérifications lors des mises en production (recette)
• Définir les règles de gestion pour la maintenance des modèles (monitoring)
  
  

Participation active aux projets

• Participer aux ateliers d’expression des besoins internes
• Comprendre précisément les problématiques métiers et les traduire de manière analytique
• Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers.
  
  

Veille technologique sur les outils de data science

• Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles de data science
• Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et de data science