En qualité de Data scientist au sein de l'équipe Data de Generix Group, vos activités principales reposent sur : 1. Extraction et structuration des données : a. Extraire les données nécessaires à l'analyse (API, BDD, data lake.). b. Définir des règles de gestion de nettoyage des données utilisées (formatage, suppression des doublons.). c. Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement. 2. Analyse et exploration des données : a. Analyse et exploration des données b. Analyser les données : mettre en avant les corrélations, définir les valeurs aberrantes. c. Réaliser des tableaux de bord ou des outils de reporting industrialisés. d. Réaliser des tests statistiques sur les données. e. Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques. 3. Communication avec les équipes clientes a. Participer aux ateliers d'expression des besoins internes et externes. - Externes : données logistiques et de facturation des clients et leurs partenaires. - Internes : données d'exploitation, monitoring et suivie des coûts. b. Comprendre précisément les problématiques métiers et les traduire de manière analytique. c. Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers. d. Présenter les résultats des analyses grâce à des outils de data visualisation. 4. Veille technologique sur les outils d'analyse de données a. Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles d'analyse des données. b. Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et d'analyse des données. c. Sélectionner les nouveaux outils et techniques d'analyse des données. Les missions précitées ne sont pas exhaustives et restent évolutives selon les besoins identifiés et des projets en cours. L'initiative et la force de proposition du collaborateur présentent aussi une partie importante du travail et un apport souhaité. Qualifications : De formation Bac +5 en informatique en statistiques, traitement de l'information ou en datamining. Vous détenez des connaissances en : Expertise en base de données et gestion de base de données (SQL/NoSQL) Maîtrise des tests et méthodes statistiques (segmentation, régression, forêt aléatoire.) Maîtrise des langages de programmation (Python, R, C++.) Maîtrise d'un outil de data visualisation (QuickSight, Tableau, Qlikview, PowerBI) Maîtrise des systèmes d'exploitation (Unix, Windows.) Assistance maitrise d'ouvrage Méthodologie agile et scrum Anglais courant demandé.