Le poste Data scientist Senior
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ous recherchons un Data Scientist senior expérimenté. Le projet GenAI vise à introduire des assistants alimentés par GPT pour les clients et les employés du service client. Dans ce contexte, le Data Scientist analysera les interactions des clients avec le centre d'appels. Le candidat doit posséder une boîte à outils robuste en science des données pour obtenir et analyser les données, générer des insights et les présenter de manière adéquate aux parties prenantes commerciales et aux autres data scientists. Les données sont souvent non structurées, telles que des transcriptions d'appels en néerlandais ou en français.
Compétences Requises :
Technique :
Maîtrise en science des données : compétences solides en analyse de données, exploration de données et modélisation statistique, utilisant Python.
Ingénierie des données : expertise dans la conception, la construction et la maintenance de pipelines de données et d'infrastructure pour des projets d'IA.
Maîtrise d'AWS pour la récupération et le traitement des données.
Compétences en GenAI : expérience avec les embeddings sémantiques et les magasins de vecteurs, ainsi qu'avec LangChain.
Ingénierie de prompts : capacité à affiner les prompts et résumés LLM.
Communication :
Excellentes compétences en communication verbale et écrite pour collaborer avec des parties prenantes non techniques et expliquer des solutions basées sur l'IA.
Maîtrise du néerlandais (préférence pour les locuteurs natifs, sinon niveau C1 ou mieux).
Compétences Supplémentaires :
Résolution de problèmes : capacité à traduire des données complexes en insights exploitables et en solutions IA innovantes pour des défis du service client.
Une expérience en analyse des interactions du service client est un atout majeur.
Profil recherché
Responsabilités Clés :
Analyse de Données : Effectuer une analyse détaillée des données d'interaction client (transcriptions d'appels, journaux de chat) pour extraire des insights, améliorer la performance des modèles et identifier les axes d'amélioration.
Assurance Qualité : Soutenir l'évaluation de la qualité des solutions (comparaison des résultats des modèles aux résultats souhaités).
Expertise Technique : Fournir une expertise technique et des compétences en résolution de problèmes pour relever les défis et garantir des résultats de haute qualité.
Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes commerciales pour comprendre les besoins, présenter des insights et garantir la livraison de solutions exploitables et précieuses.
Ingénierie des Données : Construire et maintenir des pipelines de données robustes et une infrastructure, en veillant à une intégration transparente avec les services hébergés sur AWS.
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