Zsoft Consulting est une société de conseil, spécialisée dans les métiers d'ingénierie de développement logiciel. Nous travaillons principalement en étroite collaboration avec des grands comptes et également avec des PME. Depuis 2015, nous continuons à créer un environnement propice à l?innovation et à l?excellence. Dans le cadre de ce développement nous recherchons un Data Scientist. En tant que Data Scientist, vous serez responsable de l'analyse, du traitement, et de la valorisation des données afin de résoudre des problématiques métiers complexes. Vous utiliserez vos compétences en modélisation statistique, machine learning, et visualisation des données pour produire des insights exploitables et des modèles prédictifs. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes techniques et métiers pour proposer des solutions adaptées et innovantes. Responsabilités Principales: Analyse exploratoire des données : Collecter, nettoyer, et analyser des jeux de données structurés et non structurés. Modélisation : Développer des modèles prédictifs et prescriptifs à l?aide d?algorithmes de machine learning et de statistiques avancées. Développement d?outils : Implémenter des pipelines de traitement des données et des prototypes de solutions data-driven. Visualisation des données : Communiquer efficacement les résultats via des tableaux de bord ou des outils de reporting (Tableau, Power BI, Dash, etc.). Collaboration : Travailler avec les équipes Data Engineering pour intégrer les modèles dans les systèmes de production. Amélioration continue : Suivre les performances des modèles en production et les ajuster selon les besoins métier. Veille technologique : Rester à jour sur les dernières avancées en intelligence artificielle, machine learning, et outils de data science. Compétences Techniques Requises: Langages de programmation : Solide maîtrise de Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ou R. Data Engineering : Connaissance de SQL pour manipuler des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et des outils Big Data (Spark, Hadoop). Machine Learning : Familiarité avec les modèles supervisés et non supervisés, ainsi que les techniques avancées (Deep Learning, NLP). Outils Cloud : Expérience avec des plateformes cloud comme AWS (SageMaker), Azure (Machine Learning Studio) ou GCP (Vertex AI). Data Visualisation : Compétence dans des outils comme Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, ou Power BI. Gestion des versions : Utilisation de Git pour le contrôle de version et la collaboration sur les projets. Bonnes pratiques : Connaissance des méthodologies Agile et/ou des principes de gestion de projet Scrum.