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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…
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CDD

Offre d'emploiAI/ML Data Engineer

LA International Computer Consultants Ltd
Publiée le

6 mois
Swindon, Royaume-Uni
Our government client is looking for candidates who have at least one production AI/ML implementation, recent experience with AWS data services, Terraform, CI/CD, Python, and SQL. Candidates should have more than five years of overall experience and meet the other requirements outlined in the attached JD. Inside IR35 Monthly travel to Swindon, mostly remote Initial 6 months + extensions Job Purpose: The BI Engineer will be responsible for the requirements analysis and design of solutions for data platform, ETL, integration and analysis solutions. Our toolset includes AWS hosted databases (postgres, S3 based data lake, MySQL, Athena), integration services (AWS API gateway, lambda functions), ETL services (AWS Glue, Step functions, AWS Batch), infrastructure a management tool such as Terraform and extensive use of SQLs and python. Key Responsibilities and Accountabilities: The BI Engineer will be a hands-on data developer to develop and construct complete solution designs to complex application requirements across platforms and data sources: 1. Infrastructure Management: a. Set up and manage data infrastructure, including clusters, servers, and cloud-based resources using Terraform. b. Monitor and optimize system performance, troubleshoot issues, and ensure system availability. 2. Data Architecture and Design: a. Design and implement scalable and efficient data pipelines, databases, and data warehouses. b. Collaborate with data visualization and analysts' teams to understand data requirements and translate them into technical specifications. 3. Data Processing: a. Develop and maintain ETL (Extract, Transform, Load) processes for ingesting data from various sources into the data infrastructure. b. Optimize data processing and storage for performance and cost-effectiveness. 4. AI: a. Develop and deploy AI/ML models into production environments. b. Build scalable inference pipelines and AI APIs. c. Implement MLOps workflows for model versioning, monitoring, and retraining. d. Collaborate with data scientists to productionize machine learning solutions. e. Evaluate and optimize AI model performance and operational efficiency. 5. Database Management: a. Manage and maintain databases, ensuring data integrity, security, and availability. b. Implement database schema changes and optimizations as needed. 6. Collaboration: a. Collaborate with cross-functional teams, including data scientists, analysts, and software engineers, to meet data requirements. b. Communicate effectively with stakeholders to gather requirements and provide updates on data engineering projects. To Achieve this, you will have the following skills: * Comfortable working in an Agile rapidly changing environment * You will be an accomplished developer and BI Engineer, with excellent python skills. * Experience with the infrastructure deployment tool such as terraform, CDK or cloud formation. * Experience developing API based data integration. * Excellent analytic skills associated with working on structured and unstructured datasets. * Excellent SQL experience on various platforms (SQL, PostgresSQL, PL/SQL etc) * Experience of several of MySQL, Oracle, SQL, Postgres, RDS, Aurora, Athena or other similar large scale database technologies. * Experience working with AI framework such as LangChain / LlamaIndex * Experience with Vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS) This is an outline description of the key responsibilities and accountabilities involved in the job. This is not an exhaustive list and the post-holder might be expected to undertake any other duties across the wider directorate, commensurate with the Band and level of responsibility of this post, for which the post holder has the necessary experience and/or training. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiData Product Engineer

VISIAN
Publiée le
Apache Kafka
Bash
DevOps

1 an
Paris, France
ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL
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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.

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