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H/F DATA SCIENTIST (IT) / Freelance
Ile de France, Gonesse (95500)
Originellement mis en ligne le 2 mai 2023 - Remontée le 11 juin 2023 par Marjorie Calvert (+ d'offres)
Hays Medias
Type de contrat :Freelance
Métier :Développeur informatique
Expérience :1 an minimum
Type d'entreprise :Autre type d'entreprise (client final)
Localisation :Ile de France, Gonesse (95500)
Salaire :de 64 000 €/an à 136 000 €/an
Télétravail :Télétravail partiel
Poste à pourvoir
Responsabilités & Missions :
Animer des ateliers métier de définition, évaluation et présentation des cas d'usage ;
Mener des analyses ponctuelles sur les données via des algorithmes prédictifs (data science) ;
Réaliser des expérimentations de cas d'usages (ML, NLP, Computer Vision ) ;
Réaliser des algorithmes industriels dans le cadre de la mise en oeuvre de produits data ;
Appliquer des méthodes mathématiques et statistiques avancées pour construire différents scores et systèmes de décision, de la conception à la mise en production en passant par la validation des résultats prédits et l'intégration des algorithmes dans les différentes solutions ;
Mener les actions de monitoring et amélioration de la qualité des algorithmes afin d'assurer de la qualité des résultats (Back testing) ;
Mener des actions de veilles autour des tendances technologiques relatives à l'intelligence artificielle ;
Participer à la constitution d'environnements d'analyses, de stockage et d'entraînement des modèles machine learning ou deep learning.
Savoir être & savoir-faire :
Compréhension de la Stratégie du Groupe et des enjeux opérationnels
Connaissance du métier de la distribution / vente à distance
Qualité relationnelle, forte pédagogie et capacité de communication et de synthèse
Autonome pour apprendre et solliciter ses pairs en cas de besoin et pour challenger ses travaux
Capacité d'écoute et de compréhension des problématiques métiers, voire de les challenger
Capacité à comprendre des problématiques complexes, prendre du recul et les contextualiser
Sait vulgariser ses travaux et les représenter de manière visuelle, accessible et compréhensible. A un vrai sens du story telling métier afin de constituer des présentations efficaces et pédagogiques à destination des métiers permettant une vraie prise de décision
Curieux, suit l'actualité sur le sujet, et expérimente certaines nouveautés, et est capable de sortir de sa zone de confort pour se lancer de manière autonome sur de nouvelles technologies
Rigueur scientifique, capacité de synthèse, de pragmatisme et de recul
Collaborer avec l'ensemble des équipes IT et Data de Manutan
Sensibilisé aux problématiques de manipulation de la donnée personnelle et a les bons réflexes (ex : la supprimer ou l'anonymiser le plus tôt dans le process)
Sensibilisé aux considérations éthiques dès lors qu'il mène des analyses sur les données ayant des conséquences humaines
Être force de proposition sur l'ensemble des sujets liés à l'activité du département
Anglais courant (environnement international, documentation en anglais)
Expertise Data science / Intelligence artificielle
Bonne connaissance de l'apprentissage automatique (Réseau neuronal, Random Forest...)
Bonne connaissance de l'analyse de réseau, de l'analyse des séries temporelles, ...
Bonne connaissance des techniques de segmentation/clustering, clustering géographique...
Bonne connaissance du text mining et de l'analyse de données non structurées (NLP/NLU, computer vision, voice computing...), de la modélisation prédictive (régression logistique, régression linéaire...), des algorithmes génératifs, génétiques et de recherche optimale, de la simulation (MC, dynamique, événements discrets...), de l'optimisation (programmation linéaire, heuristique...)
Expérience des outils : Auto-ML, plateforme d'IA (Dataiku, Alteryx...), ExploinAI, GreenAI
Maîtrise outils / technologiques
Maîtrise des environnements Azure (Synapse Analytics, Analytics Services, Power BI, etc )
Maîtrise d'outils de datavisualisation : Power BI, Microstrategy, Tableau Software
Maîtrise des outils d'indexation de la données type Elastic Search
À l'aise avec les bases de données SQL et NoSQL (MongoDB, H-Cache, Redis ) et le requêtage
Savoir modéliser et mettre en oeuvre des modèles de données
Maîtriser les technologies de requêtage au sens large et dans les outils big data
Maîtrise et expertise des réflexions d'optimisation du code et des données
Maîtrise du Python et en particulier Python for Data Science
Maîtrise des notebooks (Jupyter, Azure Notebooks / Azure ML)
Maîtrise d'un outil de cycle de vie des modèles (Dataiku, Alteryx, ML Flow )
Expériences sur des framework de deep learning (Tensorflow, PyTorch )
Maîtriser la containerisation et son orchestration pour gérer une flotte de projets à grande échelle, avec des outils
Animer des ateliers métier de définition, évaluation et présentation des cas d'usage ;
Mener des analyses ponctuelles sur les données via des algorithmes prédictifs (data science) ;
Réaliser des expérimentations de cas d'usages (ML, NLP, Computer Vision ) ;
Réaliser des algorithmes industriels dans le cadre de la mise en oeuvre de produits data ;
Appliquer des méthodes mathématiques et statistiques avancées pour construire différents scores et systèmes de décision, de la conception à la mise en production en passant par la validation des résultats prédits et l'intégration des algorithmes dans les différentes solutions ;
Mener les actions de monitoring et amélioration de la qualité des algorithmes afin d'assurer de la qualité des résultats (Back testing) ;
Mener des actions de veilles autour des tendances technologiques relatives à l'intelligence artificielle ;
Participer à la constitution d'environnements d'analyses, de stockage et d'entraînement des modèles machine learning ou deep learning.
Savoir être & savoir-faire :
Compréhension de la Stratégie du Groupe et des enjeux opérationnels
Connaissance du métier de la distribution / vente à distance
Qualité relationnelle, forte pédagogie et capacité de communication et de synthèse
Autonome pour apprendre et solliciter ses pairs en cas de besoin et pour challenger ses travaux
Capacité d'écoute et de compréhension des problématiques métiers, voire de les challenger
Capacité à comprendre des problématiques complexes, prendre du recul et les contextualiser
Sait vulgariser ses travaux et les représenter de manière visuelle, accessible et compréhensible. A un vrai sens du story telling métier afin de constituer des présentations efficaces et pédagogiques à destination des métiers permettant une vraie prise de décision
Curieux, suit l'actualité sur le sujet, et expérimente certaines nouveautés, et est capable de sortir de sa zone de confort pour se lancer de manière autonome sur de nouvelles technologies
Rigueur scientifique, capacité de synthèse, de pragmatisme et de recul
Collaborer avec l'ensemble des équipes IT et Data de Manutan
Sensibilisé aux problématiques de manipulation de la donnée personnelle et a les bons réflexes (ex : la supprimer ou l'anonymiser le plus tôt dans le process)
Sensibilisé aux considérations éthiques dès lors qu'il mène des analyses sur les données ayant des conséquences humaines
Être force de proposition sur l'ensemble des sujets liés à l'activité du département
Anglais courant (environnement international, documentation en anglais)
Expertise Data science / Intelligence artificielle
Bonne connaissance de l'apprentissage automatique (Réseau neuronal, Random Forest...)
Bonne connaissance de l'analyse de réseau, de l'analyse des séries temporelles, ...
Bonne connaissance des techniques de segmentation/clustering, clustering géographique...
Bonne connaissance du text mining et de l'analyse de données non structurées (NLP/NLU, computer vision, voice computing...), de la modélisation prédictive (régression logistique, régression linéaire...), des algorithmes génératifs, génétiques et de recherche optimale, de la simulation (MC, dynamique, événements discrets...), de l'optimisation (programmation linéaire, heuristique...)
Expérience des outils : Auto-ML, plateforme d'IA (Dataiku, Alteryx...), ExploinAI, GreenAI
Maîtrise outils / technologiques
Maîtrise des environnements Azure (Synapse Analytics, Analytics Services, Power BI, etc )
Maîtrise d'outils de datavisualisation : Power BI, Microstrategy, Tableau Software
Maîtrise des outils d'indexation de la données type Elastic Search
À l'aise avec les bases de données SQL et NoSQL (MongoDB, H-Cache, Redis ) et le requêtage
Savoir modéliser et mettre en oeuvre des modèles de données
Maîtriser les technologies de requêtage au sens large et dans les outils big data
Maîtrise et expertise des réflexions d'optimisation du code et des données
Maîtrise du Python et en particulier Python for Data Science
Maîtrise des notebooks (Jupyter, Azure Notebooks / Azure ML)
Maîtrise d'un outil de cycle de vie des modèles (Dataiku, Alteryx, ML Flow )
Expériences sur des framework de deep learning (Tensorflow, PyTorch )
Maîtriser la containerisation et son orchestration pour gérer une flotte de projets à grande échelle, avec des outils
Profil recherché
De formation Bac+5 (Ingénieur ou Master 2), vous avez une expérience de 3 ans minimum sur un poste de Data Scientist ou similaire.
Doté(e) d'une double compétence fonctionnelle et technique, capacité de faire le liant entre la stratégie business et les technologies IT.
Expérience de travail en mode DevOps, DevSecOps
Vous êtes à l'aise avec l'ensemble des natures de données structurés et non structurées
Curiosité, capacité à creuser un sujet en coordination avec des équipes Data et métier
Rigueur, capacité à réaliser des traitements industriels et à optimiser les traitements
Relationnel, pédagogie, capacité de communication orale et écrite, notamment dans le reporting
Leadership, écoute, analyse, prise de recul, méthodologie, modélisation, pragmatisme, pédagogie sont les qualités qui vous permettront de réussir dans ce rôle.
De façon générale, le/la salarié(e) doit s'acquitter de toutes les missions s'inscrivant dans ses domaines d'intervention qui lui sont confiées par son manager.
Par ailleurs, il/elle doit se conformer à toutes les instructions générales et particulières qui lui sont données par sa hiérarchie.
Doté(e) d'une double compétence fonctionnelle et technique, capacité de faire le liant entre la stratégie business et les technologies IT.
Expérience de travail en mode DevOps, DevSecOps
Vous êtes à l'aise avec l'ensemble des natures de données structurés et non structurées
Curiosité, capacité à creuser un sujet en coordination avec des équipes Data et métier
Rigueur, capacité à réaliser des traitements industriels et à optimiser les traitements
Relationnel, pédagogie, capacité de communication orale et écrite, notamment dans le reporting
Leadership, écoute, analyse, prise de recul, méthodologie, modélisation, pragmatisme, pédagogie sont les qualités qui vous permettront de réussir dans ce rôle.
De façon générale, le/la salarié(e) doit s'acquitter de toutes les missions s'inscrivant dans ses domaines d'intervention qui lui sont confiées par son manager.
Par ailleurs, il/elle doit se conformer à toutes les instructions générales et particulières qui lui sont données par sa hiérarchie.
Description de la société
Hays plc est l'un des principaux groupes mondiaux de recrutement de professionnels. Hays est l'expert du recrutement de personnes qualifiées, professionnelles et compétentes dans le monde entier. Hays est le leader du marché au Royaume-Uni et en Asie-Pacifique et également l'un des leaders du marché en Europe continentale et en Amérique latine. Hays intervient pour le compte de milliers d'entreprises des secteurs privé et public, sur des postes en CDI, CDD, Travail Temporaire et Contracting.
Hays France & Luxembourg compte aujourd'hui plus de 650 salariés répartis au sein de 22 bureaux (Aix-en-Provence, Amiens, Biarritz, Bordeaux, Clermont-Ferrand, Dijon, Grenoble, La Rochelle, Lille, Lyon, Montpellier, Nancy, Nantes, Nice, Paris, Reims, Rennes, Rouen, Strasbourg, Toulouse, Tours et au Luxembourg) couvrant 25 secteurs d'activité.
Hays France & Luxembourg compte aujourd'hui plus de 650 salariés répartis au sein de 22 bureaux (Aix-en-Provence, Amiens, Biarritz, Bordeaux, Clermont-Ferrand, Dijon, Grenoble, La Rochelle, Lille, Lyon, Montpellier, Nancy, Nantes, Nice, Paris, Reims, Rennes, Rouen, Strasbourg, Toulouse, Tours et au Luxembourg) couvrant 25 secteurs d'activité.