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Nous recherchons un Data Scientist (H/F). Attention : pré-embauche client . Sous la responsabilité d'un Lead Data Science, vos principales tâches seront les suivantes : Mener des analyses exploratoires Piloter l’implémentation de cas d’usages ML et IA, depuis la phase d’idéation et de POC jusqu’au déploiement en production Restituer les analyses et modélisations (aux personnes techniques et métier) Collaborer avec les équipes métier pour identifier de nouveaux cas d’usage data-driven et pérenniser la qualité des cas d’usage existants Environnement technique : Python, VSCode, Git, Docker, Snowpark Cloud Azure Snowflake, DBT Microstrategy

Vos missions ? En tant que Lead Ingénieur Data, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions data au service des différents métiers de l'entreprise . Aux côtés d'experts métiers, et d'un Leader Technique, vous devrez développer des traitements robustes, monitorés et résilients dans un écosystème Cloud avec des technologies d'industrialisation à l'état de l'art. Vos traitements répondront à des besoins autour de problématiques complexes dans les domaines d'activité de l'entreprise (Réseau & système IOT, évolutions possibles sur comptage de l'eau, gestion des déchets, etc …) La stack Technique : MongoDB, PostgreSQL Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) Scala, R, Docker, Jenkins Gitlab/Github Grafana

Vos missions ? En tant que Lead Ingénieur Data, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions data au service des différents métiers de l'entreprise . Aux côtés d'experts métiers, et d'un Leader Technique, vous devrez développer des traitements robustes, monitorés et résilients dans un écosystème Cloud avec des technologies d'industrialisation à l'état de l'art. Vos traitements répondront à des besoins autour de problématiques complexes dans les domaines d'activité de l'entreprise (Réseau & système IOT, évolutions possibles sur comptage de l'eau, gestion des déchets, etc …) La stack Technique : MongoDB, PostgreSQL Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) Scala, R, Docker, Jenkins Gitlab/Github Grafana