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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…
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Data Scientist Sagemaker AWS

AWS Cloud

Data science

Deep Learning

10/04/2025

VISIAN

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Scientist Sagemaker AWS Tâches: - Formaliser la résolution du problème métier par une approche Data Science (algorithme ou analyses) structurée et priorisée - Identifier, explorer et qualifier le potentiel de nouvelles sources de données (internes et/ou externes) en lien avec les cas d’usage existants ou les objectifs de l’entreprise - Manipuler et exploiter de grands volumes de données hétérogènes pour en extraire de l’information à forte valeur ajoutée - Avoir une très bonne connaissance des différents types d’algorithmes existants (statistique et machine learning), ainsi que des framework existants. - Être autonome sur la mise en œuvre des modèles Data Science (ML & DL) performants et optimisés, et la mesure des performances théoriques et réelles - Écrire, en collaboration avec les Data Engineers, des pipelines de transformation (Big) Data efficaces, pérennes et monitorées, respectant les bonnes pratiques MLOps - Interpréter et expliquer le comportement des modèles ML en insights business activables - Connaître et respecter dans nos propositions de valeur les exigences et problématiques liées aux réglementations en vigueur (RGPD, Data privacy, etc.) et aux standards et tendances du secteur (éco-conception, etc.) - Respecter et alimenter les bonnes pratiques de développement de l’équipe - Assurer une veille et un partage de connaissances (méthodologique, technologiques et des produits industrialisés) Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché, je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia

Démarrage Dès que possible

Durée 2 ans

Salaire 40k-60k €⁄an

TJM 400-580 €⁄j

Télétravail Télétravail partiel

Lieu Saint-Denis, Île-de-France

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Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data scientist

Quel est le rôle d'un Data scientist

À l'ère du Big Data, le Data Scientist est un peu l'évolution du Data Analyst. C'est un spécialiste de l'analyse et de l'exploitation de données au sein d'une entreprise. Son rôle est de donner du sens à ces données, afin d'en extraire de la valeur, pour permettre à l'entreprise de prendre des décisions stratégiques et/ou opérationnelles. Il fait partie des fonctions à haute responsabilité dans une entreprise.

Quels sont les tarifs d'un Data scientist

Le taux journalier moyen d'un freelance data scientist est d'environ 450 €/jour. Il peut varier en fonction des années d'expérience et de la position géographique du professionnel. Le salaire d'un data analyst débutant est de 35 K€. Le salaire du data scientist expérimenté, oscille entre 50 K€ à 60 K€.

Quelle est la définition d'un Data scientist

Le Data Scientist est un élément indispensable de l'entreprise, étant donné qu'il est chargé de l'analyse de données massives appelée Big Data. C'est lui qui gère la collecte, le stockage, l'analyse et l'exploitation de millions de données recueillies via différents canaux. Ces données servent à analyser les performances de l'entreprise, et à anticiper les comportements des consommateurs, ou les nouvelles tendances. C'est un domaine à la fois excitant et prometteur. Il génère de nouveaux challenges, et permet aux professionnels de toujours gagner en compétences. Le Data Scientist a de solides connaissances en marketing. Ce professionnel est très sollicité auprès des entreprises qui cherchent sans cesse à améliorer leurs performances et à rester compétitives. Après avoir terminé son analyse, le Data Scientist va alors rédiger un rapport où il explique ses conclusions à la direction, ou à son client.

Quel type de mission peut gérer un Data scientist

Le Data Scientist a pour principale mission de « prédire l'avenir ». La quantité importante de données que génèrent maintenant les entreprises peut se révéler très utile si elle est bien utilisée. Le scientifique des données pourra alors assurer le développement stratégique de l'entreprise, ainsi que sa transformation digitale. Pour y parvenir, il doit déchiffrer les masses de données opaques afin de leur donner un sens. Son rôle est donc de transformer des données en informations exploitables. Il pourra proposer à ses clients des solutions de pilotage IT pour répondre à des besoins spécifiques. Le fait de créer des algorithmes lui permettra d'anticiper sur les comportements et les besoins futurs, afin d'orienter des décisions importantes. C'est d'ailleurs cette forme de créativité qui le distingue du Data Analyst. Grâce à son expertise, le Data Scientist doit pouvoir présenter des propositions innovantes et pertinentes à ses clients, implémenter et déployer des modèles de machine learning, et enfin communiquer ses conclusions aux services concernés. Il peut intervenir pour des projets à court, ou à moyen terme.

Quelles sont les compétences principales d'un Data scientist

Le Data Scientist doit maîtriser de nombreux savoir-faire pour bien effectuer ses missions. Nous pouvons en mentionner quelques-uns : • Être capable d'analyse efficacement des données statistiques et les modéliser • Avoir une bonne connaissance des outils de programmation et du langage informatique • Maîtriser les techniques de visualisation des données • Posséder de fortes affinités pour le marketing • Avoir le sens des affaires et une bonne aptitude à la communication • Être rigoureux, organisé, avec une force de proposition • Pouvoir respecter la confidentialité des données • Savoir travailler en équipe, sous pression et gérer le stress • Mener une veille IT

Quel est le profil idéal pour un Data scientist

De nombreuses écoles commencent à offrir des diplômes en mathématiques et applications avec spécialité statistique, ingénierie Big Data, ou analyse des données massives. Il existe aussi d'autres formations permettant d'accéder au métier de Data Scientist, notamment en école supérieure d'informatique, de statistique, ou en école d'ingénieur. Il faudra tout de même justifier d'une expérience de 4 à 5 ans dans l'analyse de données ou dans un environnement datacenter.