Le datascientist manipulera les données de consommation contenues dans la plateforme C3 AI, utilisera les API en javascript, Batch MapReduce et développera des algorithme en Pyspark, python (Scikitlearn). Le datascientist devra également maitriser les framework du machine leaning et deep leaning : Scikit learn, Tensorflow ou Pytorch. Le datascientist doit travailler auprès des équipes agiles travaillant sur les données de consommation afin de mettre en place et gérer en RUN des algorithmes basés sur les données de consommation des clients B2C. Le datascientist travaillera principalement sur les données de la plateforme AI mais également sur la nouvelle plateforme sous Databricks. Des projets innovants sont prévus sur 2024, et la réussite de ces algorithmes (performance, optimisation...) est un enjeu fort au regard de la forte volumétrie. Technique : Python, Pyspark, Scikit learn, C3 AI, Cassandra, AWS Code source (composants applicatifs et tests unitaires) Compétences en programmation et gestion des bases de données (SQL, Cassandra?) Mathématiques appliquées : Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage Statistiques : capacité à réaliser des analyses prédictives et statistiques à partir des différentes bases de données. Reseau de neurones. Profil candidat: connaissance de l'outil Databricks Connaissance de l?écosystème AWS Développer des uses case Machine learning / deep learning avec les techno spark / Python, capacité à apprendre de nouveaux langages Bonne connaissance des langages SQL et NoSQL Bonne maitrise de Pyspark et python (Scikitlearn) Elaboration d'algorithmes de prévison, apprentissage, optimisation basés sur les données de consommation