Mission freelance Data Scientiste Machine Learning

Nous recherchons un prestataire Data Scientist expérimenté pour rejoindre notre équipe et capable de transformer nos données en informations précieuses pour orienter nos décisions stratégiques. Le prestataire retenu aura une solide expérience technique dans le développement des solutions Data science pour répondre aux enjeux de performance et d’innovation (modèles prédictifs, algorithmes de recherche opérationnelle, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Time Series, etc...).

Le prestataire sera responsable du développement et optimisation des modèles de machine learning robustes, l’analyse des données, l’amélioration et l’optimisation de processus décisionnels. Il ou elle jouera un rôle clé en tant qu’expert technique :

-        Data Processing : collecte, nettoyage, traitement et modélisation des données.

-        Analyse exploratoire : identification des motifs, tendances et anomalies.

-        Data Visualisation : visualisation claire et concise des résultats via des outils de visualisation.

-        Qualité et Responsabilité technique : assurer la qualité et l’intégrité des analyses et informations partagées.

-        Modélisation et Algorithmes de machine learning : développer et implémenter des modèles statistiques, de machine learning et d’intelligence artificielle (prédiction, classification, clustering, NLP, ect …).

-        Optimisation et Mise en production : optimiser les modèles développés et déployer les modèles en production.

-        Interprétation et Communication : identification d’insights pertinents, communication des résultats à travers des visualisations et rapports clairs et concis.

-        Collaboration : travailler étroitement avec les équipes techniques et non techniques.

-        Résolution de problèmes spécifiques : compréhension des défis métiers et propositions des solutions performantes adaptées aux besoins et contraintes de l’organisation.

-        Innovation : tests et propositions de nouvelles approches ou technologies qui améliorent les processus de traitement de données et la qualité des modèles.

-        Transmission de savoir : participer à la montée en compétences des data scientists internes en partageant son savoir et en expliquant le développement détaillé des méthodologies employées.