Data Engineer / Data Scientist (Expert Python)

Pour une startup dans le domaine de l'énérgie fialiale d'un grand groupe, Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Nous recherchons un profil hybride Data Engineer / Data Scientist , avec une expertise forte en Python , capable d’intégrer des algorithmes de Machine Learning dans des traitements batch. Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Python (expertise avancée) PySpark , en particulier pour l'exécution de traitements ML batch Bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning et de leur mise en production Bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, etc.) Stockage cloud : S3 ou équivalent Connaissance des bonnes pratiques de développement (structuration du code, logging, tests, performance)
Data Scientist - Expert en IA Générative

Nous recherchons pour un client grand compte Luxembourgeois un(e) Data Scientist, Expert(e) en IA générative. Analyser et exploiter les données en masse à travers la plateforme Data Intelligence pour identifier et soutenir les nouvelles opportunités Proposer des modèles et algorithmes (modèles prédictifs, Intelligence Artificielle, Machine Learning…) afin de répondre aux demandes et problématiques des Clients internes et externes (optimisation et amélioration de l’expérience Client, du développement de produits, des techniques de marketing et des stratégies commerciales) Développer des processus afin de mesurer et améliorer les résultats des modèles prédictifs Déterminer les données pertinentes nécessaires aux analyses (déjà existantes dans la plateforme Big Data ou à intégrer depuis différents canaux) Travailler en étroite collaboration avec les Clients externes (expression des besoins et recensement des données potentiellement pertinentes) et l’équipe de Data Engineers (intégration des données dans la plateforme) Présenter les résultats aux stakeholders et ajuster en fonction de leurs retours
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