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Le “Data Scientist” est le spécialiste Big Data en entreprise, chargé de la structuration des informations et de l'optimisation de la sécurité des données stockées, quel que soit leur volume.
Sa mission : catégoriser avec soin les données pour éviter les risques de défaillance du système informatique.
Il cherche ainsi à détecter de nouvelles failles potentiellement exploitables par les hackers et leur impact sur les activités de l'entreprise.
In fine, il veille à proposer des solutions de protection efficaces.
Cet expert de la gestion et de l'analyse de données massives est à la fois un spécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques : il extrait de la valeur des données pour accompagner l'entreprise dans sa prise de décision stratégiques ou opérationnelles.
Le “Data Scientist” collabore de manière transverse avec des profils variés : informaticiens, statisticiens, data analysts, data miners, experts marketing et webmarketing…
Informations sur la rémunération de la fonction Data scientist.
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Mission freelance
Techlead MLOps
CAT-AMANIA
Publiée le
MLOps
1 an
400-520 €
Tours, Centre-Val de Loire
Missions Principales du Responsable de Plateforme MLOps (mission Pilote de Socle) Conception et Architecture : • Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme MLOps en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA et les standards . • Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps les plus pertinents en se basant sur le cadrage réalisé en 2025 (orchestration, versioning de modèles, monitoring, CI/CD pour l'IA, etc.). • Assurer la cohérence et l'intégration de la plateforme MLOps avec les socles CI/CD, LLMOps existant et Python à venir. Mise en Œuvre et Déploiement : • Superviser et participer activement à la mise en œuvre technique de la plateforme MLOps. • Compléter le socle CI/CD avec les compostants spécifiques aux modèles d'IA. • Définir et implémenter les processus de déploiement et de mise à jour des modèles en production en s’appuyant sur l’existant et les équipes production DSI. Opérations et Monitoring (RUN) : • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme MLOps en production. • Mettre en place des outils et des processus de monitoring proactif des modèles et de l'infrastructure. • Définir et suivre les indicateurs clés de performance (KPIs) et les Service Level Agreements (SLAs) de la plateforme. • Gérer les incidents et les problèmes liés à la plateforme MLOps en cohérence avec les pratiques Standardisation et Bonnes Pratiques : • Établir et promouvoir les bonnes pratiques MLOps au sein des équipes Data & IA. • Définir les standards de développement, de test et de déploiement des modèles. • Assurer la documentation technique et fonctionnelle de la plateforme. Accompagnement et Support : • Accompagner les équipes Data Scientists et Machine Learning Engineers dans l'utilisation de la plateforme. • Fournir un support technique de niveau expert aux utilisateurs. • Contribuer au processus de formation et de partage de connaissances sur les outils et processus MLOps en lien avec les équipe change du Data Office. Veille Technologique : • Assurer une veille technologique constante sur les évolutions du marché MLOps et proposer des améliorations continues.
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Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data scientist
Quel est le rôle d'un Data scientist
À l'ère du Big Data, le Data Scientist est un peu l'évolution du Data Analyst. C'est un spécialiste de l'analyse et de l'exploitation de données au sein d'une entreprise. Son rôle est de donner du sens à ces données, afin d'en extraire de la valeur, pour permettre à l'entreprise de prendre des décisions stratégiques et/ou opérationnelles. Il fait partie des fonctions à haute responsabilité dans une entreprise.
Quels sont les tarifs d'un Data scientist
Le taux journalier moyen d'un freelance data scientist est d'environ 450 €/jour. Il peut varier en fonction des années d'expérience et de la position géographique du professionnel. Le salaire d'un data analyst débutant est de 35 K€. Le salaire du data scientist expérimenté, oscille entre 50 K€ à 60 K€.
Quelle est la définition d'un Data scientist
Le Data Scientist est un élément indispensable de l'entreprise, étant donné qu'il est chargé de l'analyse de données massives appelée Big Data. C'est lui qui gère la collecte, le stockage, l'analyse et l'exploitation de millions de données recueillies via différents canaux. Ces données servent à analyser les performances de l'entreprise, et à anticiper les comportements des consommateurs, ou les nouvelles tendances. C'est un domaine à la fois excitant et prometteur. Il génère de nouveaux challenges, et permet aux professionnels de toujours gagner en compétences.
Le Data Scientist a de solides connaissances en marketing. Ce professionnel est très sollicité auprès des entreprises qui cherchent sans cesse à améliorer leurs performances et à rester compétitives. Après avoir terminé son analyse, le Data Scientist va alors rédiger un rapport où il explique ses conclusions à la direction, ou à son client.
Quel type de mission peut gérer un Data scientist
Le Data Scientist a pour principale mission de « prédire l'avenir ». La quantité importante de données que génèrent maintenant les entreprises peut se révéler très utile si elle est bien utilisée. Le scientifique des données pourra alors assurer le développement stratégique de l'entreprise, ainsi que sa transformation digitale. Pour y parvenir, il doit déchiffrer les masses de données opaques afin de leur donner un sens. Son rôle est donc de transformer des données en informations exploitables. Il pourra proposer à ses clients des solutions de pilotage IT pour répondre à des besoins spécifiques. Le fait de créer des algorithmes lui permettra d'anticiper sur les comportements et les besoins futurs, afin d'orienter des décisions importantes. C'est d'ailleurs cette forme de créativité qui le distingue du Data Analyst. Grâce à son expertise, le Data Scientist doit pouvoir présenter des propositions innovantes et pertinentes à ses clients, implémenter et déployer des modèles de machine learning, et enfin communiquer ses conclusions aux services concernés. Il peut intervenir pour des projets à court, ou à moyen terme.
Quelles sont les compétences principales d'un Data scientist
Le Data Scientist doit maîtriser de nombreux savoir-faire pour bien effectuer ses missions. Nous pouvons en mentionner quelques-uns :
• Être capable d'analyse efficacement des données statistiques et les modéliser
• Avoir une bonne connaissance des outils de programmation et du langage informatique
• Maîtriser les techniques de visualisation des données
• Posséder de fortes affinités pour le marketing
• Avoir le sens des affaires et une bonne aptitude à la communication
• Être rigoureux, organisé, avec une force de proposition
• Pouvoir respecter la confidentialité des données
• Savoir travailler en équipe, sous pression et gérer le stress
• Mener une veille IT
Quel est le profil idéal pour un Data scientist
De nombreuses écoles commencent à offrir des diplômes en mathématiques et applications avec spécialité statistique, ingénierie Big Data, ou analyse des données massives. Il existe aussi d'autres formations permettant d'accéder au métier de Data Scientist, notamment en école supérieure d'informatique, de statistique, ou en école d'ingénieur. Il faudra tout de même justifier d'une expérience de 4 à 5 ans dans l'analyse de données ou dans un environnement datacenter.
1 résultats
Contrats
Lieu
1
1
Tours, Centre-Val de Loire
0 Km
200 Km
Télétravail
Taux Journalier Moyen min.
150 €
1300 € et +
Salaire brut annuel min.
20k €
250k €
Durée
0
mois
48
mois
