Ingénieur Big Data Senior & Data Scientist

Brief IA; Paris; Sur place; EUR 45 000 - 55 000; Plein temps

Résumé du poste

Brief IA, acteur majeur de l’énergie, recherche un Développeur Big Data / Data Scientist Senior pour concevoir et industrialiser des solutions data innovantes. Vous participerez à des projets autour d’analyse de données géographiques, de localisation et de traitement de masses de données.

Avec au moins 5 ans d’expérience, vous travaillerez sur des pipelines Python et PySpark, des modèles de Machine Learning et des livrables robustes, déployables et maintenables, en veillant à l’amélioration

Qualifications

• Formation supérieure en informatique, mathématiques appliquées, statistiques ou Data Science et au moins 5 ans d'expérience en Data Science/Data Engineering.
• Expérience avérée en développement et industrialisation de pipelines data Python et PySpark.

Responsabilités

• Participer à des ateliers métiers pour formaliser les besoins et proposer des solutions data.
• Explorer de grands volumes de données et identifier les opportunités d'exploitation.
• Concevoir et déployer des pipelines de traitement en Python et PySpark.
• Réaliser analyses statistiques et modèles de ML, optimiser la géolocalisation des données.
• Industrialiser les traitements et les modèles issus de Data Science et assurer le CI/CD.
• Produire rapports, dashboards et analyses, documenter les développements et partager les bonnes pratiques.

Connaissances

Python

PySpark

Data Science

Machine Learning

Big Data

Formation

Master en informatique / mathématiques appliquées / statistiques / Data Science

Outils

CI/CD

Description du poste

Brief IA, acteur majeur de l’énergie, recherche un Développeur Big Data / Data Scientist Senior pour concevoir et industrialiser des solutions data innovantes. Vous participerez à des projets autour d’analyse de données géographiques, de localisation et de traitement de masses de données.

Avec au moins 5 ans d’expérience, vous travaillerez sur des pipelines Python et PySpark, des modèles de Machine Learning et des livrables robustes, déployables et maintenables, en veillant à l’amélioration