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Data Scientist AWS F/H - Système, réseaux, données (H/F) 75 - PARIS 09
Offre n° 5208152
Data Scientist AWS F/H - Système, réseaux, données (H/F)
75 - PARIS 09 - Localiser avec Mappy
Publié le 03 octobre 2024
Descriptif du poste: Vos missions seront : - Analyser des données énergétiques enrichies de données externes (tarifs de l'énergie, données météo, intensité carbone, travaux d'efficacité énergétique, données du bâtit, équipements, ...) pour identifier des insights métiers. - Proposer, construire et implémenter de nouvelles analyses en fonction des demandes des clients internes et externes. - Rédiger des documentations sur les recherches et les modèles mis en place - Une connaissance des différents types de algorithmes de d'IA et de Machine Learning permettra d'appliquer les algorithmes les plus adaptés et performants aux différentes situations rencontrées, sur de la donnée structurée avec une granularité fine ainsi que de la donnée semi-structurée. - Participation à l'amélioration continue des modèles, notamment en termes de performance et d'explicabilité. - Collaborer étroitement avec les ingénieurs pour intégrer les modèles dans les applications (Shiny/Streamlit, R, Python, Kotlin). - Appliquer des méthodes de détection d'anomalies et mettre en place des systèmes d'alerting en temps réel. Profil recherché: Diplômé en Data Science, statistiques, ou équivalent. Expérience de 3 ans minimum en tant que Data Scientist. Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant avec des équipes pluridisciplinaires. - Maîtrise de Git/Github - Maîtrise des techniques de modélisation statistique et des modèles IA/ML (régressions linéaires et logistiques, arbres de décision, random forest, XGboost, Kmeans, Arima, NLP, LLM, prompt engineering,...) - Compétences en programmation en R et Python, SQL. Kotlin est un atout. - Expérience en manipulation de données volumineuses et complexes. - Connaissance des environnements cloud (AWS) et des outils MLOps (Sagemaker, Kubeflow, docker) et des outils de visualisation (Shiny/Streamlit). - Familiarité avec les librairies de datascience et dataviz (dplyr, ggplot, caret, leaflet, plotly, shiny, plumber, polars, duckdb, pandas, numpy, seaborn, scikit-learn, fastapi ...) - Aptitude à rendre les modèles explicables et compréhensibles pour des non-spécialistes.
- Type de contrat
-
Contrat à durée indéterminée
Contrat travail - Salaire
- Salaire brut : A négocier
Profil souhaité
Expérience
- Expérience exigée de 3 An(s)Cette expérience est indispensable
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Gestion de fonds
Entreprise
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