Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data scientist à Clermont-Ferrand
Le “Data Scientist” est le spécialiste Big Data en entreprise, chargé de la structuration des informations et de l'optimisation de la sécurité des données stockées, quel que soit leur volume.
Sa mission : catégoriser avec soin les données pour éviter les risques de défaillance du système informatique.
Il cherche ainsi à détecter de nouvelles failles potentiellement exploitables par les hackers et leur impact sur les activités de l'entreprise.
In fine, il veille à proposer des solutions de protection efficaces.
Cet expert de la gestion et de l'analyse de données massives est à la fois un spécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques : il extrait de la valeur des données pour accompagner l'entreprise dans sa prise de décision stratégiques ou opérationnelles.
Le “Data Scientist” collabore de manière transverse avec des profils variés : informaticiens, statisticiens, data analysts, data miners, experts marketing et webmarketing…
Informations sur la rémunération de la fonction Data scientist.
Tech Lead Data Engineer Azure
Nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour diriger notre équipe et assurer la mise en œuvre de solutions robustes et évolutives dans un environnement technique basé sur Python, SQL, Databricks, PySpark, DBT, Dremio & Azure. Leadership Technique : Diriger une équipe de data engineers, en fournissant une expertise technique et en assurant la qualité des solutions développées. Architecture et Conception : Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données évolutives et sécurisées, en utilisant des technologies telles que Snowflake, Databricks, et Azure. Développement et Optimisation : Développer et optimiser des pipelines de données ETL/ELT, en veillant à l'efficacité et à la performance des processus de traitement des données. Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement, les data scientists, et les parties prenantes pour comprendre les besoins métiers et traduire ces besoins en solutions techniques. Gestion de Projet : Gérer des projets de bout en bout, de la conception à la mise en production, en utilisant des méthodologies Agile. Sécurité et Conformité : Assurer la conformité des solutions avec les normes de sécurité et les réglementations en vigueur. Formation et Mentorat : Former et encadrer les membres de l'équipe, favoriser le développement des compétences et encourager l'innovation. Veille Technologique : Rester à jour avec les dernières tendances et innovations dans le domaine des technologies de données, et proposer des améliorations continues aux solutions existantes. Visualisation et Monitoring : Utiliser des outils comme Grafana et Streamlit pour créer des tableaux de bord interactifs et surveiller les performances des systèmes de données.
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