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Data Scientist H/F
Ile de France, PARIS (75014) - Référence : DIPSI/IDF/DS-32412966
Mis en ligne le 31 janvier 2020 par Rosalie Calvert (+ d'offres)
CHRONOPOST
Type de contrat :CDI
Métier :Ingénieur qualité méthodes
Type d'entreprise :Autre type d'entreprise (client final)
Localisation :Ile de France, PARIS (75014)
Salaire :de 50 000 €/an à 55 000 €/an
Télétravail :Télétravail partiel
Poste à pourvoir
Fondé en 1985, Chronopost est le spécialiste français de la livraison express de colis jusqu'à 30 kg, aux entreprises comme aux particuliers, partout dans le monde. Société anonyme simplifiée à 100% de GeoPost (Groupe La Poste), Chronopost s'appuie en France sur un réseau constitué de 82 sites opérationnels dont 7 hubs. Chronopost livre 230 pays et territoires dans le monde et emploie aujourd'hui 3700 collaborateurs.
Dans la cadre du développement de son pôle Data Science, l'équipe recrute un data scientist pour intervenir sur des missions visant à créer des systèmes prédictifs fondés sur des techniques de Machine Learning/ Deep Learning et destinés à optimiser l'ensemble des processus de l'entreprise.
Ainsi, l'entreprise développe différentes méthodes de Machine Learning dans le cadre d'un nombre de cas d'usages croissant, qu'il s'agisse de problèmes de classification appliqués à la gestion des risques, de séries temporelles visant à prédire l'activité de l'entreprise à différents niveaux, de NLP pour automatiser un nombre croissants de contenus textuels ou encore sur des problèmes relevant du traitement d'image (classification d'images liées à nos opérations).
Dans cette perspective, vous serez amené à intervenir en toute autonomie sur les différentes missions de ce type, de la phase exploratoire jusqu'à la mise en production des solutions développées au sein de nos processus.
Au sein de Chronopost, vous aurez l'opportunité de :
travailler sur des datasets volumineux et originaux et des problématiques uniques dans le cadre d'infrastructures Big Data (Hadoop/ Spark) ou de Cloud;
appliquer des techniques à l'état de l'art en data science et en IA;
mettre en production ces techniques dans un produit utile à l'entreprise et ses clients ;
proposer des idées de R&D et avoir de l'impact dans une phase où les use cases sont en plein essor.
Dans la cadre du développement de son pôle Data Science, l'équipe recrute un data scientist pour intervenir sur des missions visant à créer des systèmes prédictifs fondés sur des techniques de Machine Learning/ Deep Learning et destinés à optimiser l'ensemble des processus de l'entreprise.
Ainsi, l'entreprise développe différentes méthodes de Machine Learning dans le cadre d'un nombre de cas d'usages croissant, qu'il s'agisse de problèmes de classification appliqués à la gestion des risques, de séries temporelles visant à prédire l'activité de l'entreprise à différents niveaux, de NLP pour automatiser un nombre croissants de contenus textuels ou encore sur des problèmes relevant du traitement d'image (classification d'images liées à nos opérations).
Dans cette perspective, vous serez amené à intervenir en toute autonomie sur les différentes missions de ce type, de la phase exploratoire jusqu'à la mise en production des solutions développées au sein de nos processus.
Au sein de Chronopost, vous aurez l'opportunité de :
travailler sur des datasets volumineux et originaux et des problématiques uniques dans le cadre d'infrastructures Big Data (Hadoop/ Spark) ou de Cloud;
appliquer des techniques à l'état de l'art en data science et en IA;
mettre en production ces techniques dans un produit utile à l'entreprise et ses clients ;
proposer des idées de R&D et avoir de l'impact dans une phase où les use cases sont en plein essor.
Profil recherché
Niveau d'études souhaité : Bac + 5
Expérience souhaitée : 2 - 3 ans
De formation supérieure (école d'ingénieur, cursus universitaire informatique / data science ...), vous possédez une première expérience de data science/engineering en entreprise.
Vous portez de l'intérêt et avez des connaissances sur les sujets suivants :
Langage: Python connaissance des librairies classiques (Pandas, Numpy, Matplotlib), de ML et DL (Ex: Sklearn, Keras, Pyspark?.) et conceptions de pipelines
Le travail avec les instruments suivants vous est familier : Jupyter Notebook, Shell, Git, APIs
BDD : SQL, NoSQL
Les processus de CI/CD vous sont familiers
Adaptabilité, autonomie, créativité et esprit d'équipe sont des qualités qui vous caractérisent. Vous êtes force de proposition et moteur pour améliorer nos pratiques et renforcer l'équipe.
Vous êtes à la recherche d'un environnement professionnel motivant où vous valoriserez pleinement votre savoir-faire et où de réelles perspectives de carrière s'offrent à vous.
Expérience souhaitée : 2 - 3 ans
De formation supérieure (école d'ingénieur, cursus universitaire informatique / data science ...), vous possédez une première expérience de data science/engineering en entreprise.
Vous portez de l'intérêt et avez des connaissances sur les sujets suivants :
Langage: Python connaissance des librairies classiques (Pandas, Numpy, Matplotlib), de ML et DL (Ex: Sklearn, Keras, Pyspark?.) et conceptions de pipelines
Le travail avec les instruments suivants vous est familier : Jupyter Notebook, Shell, Git, APIs
BDD : SQL, NoSQL
Les processus de CI/CD vous sont familiers
Adaptabilité, autonomie, créativité et esprit d'équipe sont des qualités qui vous caractérisent. Vous êtes force de proposition et moteur pour améliorer nos pratiques et renforcer l'équipe.
Vous êtes à la recherche d'un environnement professionnel motivant où vous valoriserez pleinement votre savoir-faire et où de réelles perspectives de carrière s'offrent à vous.
Description de la société
Fondé en 1985, Chronopost est le spécialiste français de la livraison express de colis jusqu'à 30 kg, aux entreprises comme aux particuliers, partout dans le monde. Société anonyme simplifiée à 100% de GeoPost (Groupe La Poste), Chronopost s'appuie en France sur un réseau constitué de 82 sites opérationnels dont 7 hubs. Chronopost livre 230 pays et territoires dans le monde et emploie aujourd'hui 3700 collaborateurs.