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Nous cherchons un candidat capable de s’adapter à l’environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l’équipe qu’il va rejoindre :
• Qui saura travailler de manière autonome
• Disposant d’un bon sens de l’organisation et de la rigueur
• Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires
Objectifs et livrablesActivité principale
A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes :
• Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données
• Conception et développement de traitements de données
• Réalisation d’études statistiques
• Présentation de résultats sous la forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord
• Diffusion et vulgarisation des résultats d’études
Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes :
• Lien entre la partie métier et la partie data science
• Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI
• Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs
Activité secondaire
o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet
o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites
Profil recherché
Stack technique de l'équipe :
L'environnement technique du projet est le suivant :
- Python
- Postgre SQL
- Teradata
- Hadoop
- Jira / Confluence
- Git / Bitbucket
- PowerBI
- Powerpoint / Excel
Compétences attendues sur le profil
- Maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement, l'analyse de données et la modélisation statistique (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas)
- Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata.
- Proactif et autonome, avec une capacité à prendre des initiatives et à résoudre des problèmes.
- Expérience dans le recueil de besoins et l’animation d’ateliers métiers
- Capacités à communiquer efficacement et avec pédagogie
- Connaissance dans la rédaction de documents de cadrage du projet
- Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données
Environnement de travail
Expérience avérée (+5 ans) des méthodes de data science (modélisation statistique, machine learning, validation croisée, feature engineering)
Maitrise de python dont packages : pandas, polars, numpy, matplotlib
Proactif et autonome, capacité à communiquer efficacement avec les métiers
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