Offre d'emploi Data Scientist en pré-embauche (H/F)
Paris
FRISBEE PROFILING
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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 Machine Learning 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
Profil recherché
Expérience de 2/3 ans minimum en data science appliquée à des problématiques métiers (hors études).
Formation d’école d’ingénieur ou master en modélisation statistique.
Maîtrise de Python (Pandas, scikit-learn, Mlflow, Plotly…) et du langage SQL.
Maîtrise de l'élaboration d’une approche à base de Machine Learning (feature engineering, évaluation de la performance des modèles, experiment tracking).
Vous savez adopter de bonnes pratiques de software engineering (autonomie avec Git, création d’environnements virtuels, tests unitaires…).
Capacité de comprendre et traduire des enjeux business complexes en solutions techniques concrètes.
Expérience dans le retail / l'e-commerce.
Environnement de travail
Expérience de 2/3 ans minimum en data science appliquée à des problématiques métiers (hors études).
Formation d’école d’ingénieur ou master en modélisation statistique.
Maîtrise de Python (Pandas, scikit-learn, Mlflow, Plotly…) et du langage SQL.
Maîtrise de l'élaboration d’une approche à base de Machine Learning (feature engineering, évaluation de la performance des modèles, experiment tracking).
Vous savez adopter de bonnes pratiques de software engineering (autonomie avec Git, création d’environnements virtuels, tests unitaires…).
Capacité de comprendre et traduire des enjeux business complexes en solutions techniques concrètes.
Expérience dans le retail / l'e-commerce.
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