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Pour compléter une équipe transverse : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst et MLOps Elle assure également le lien avec la Global Tech & Data Platform . Cette plateforme construit et maintient les produits liés à nos infrastructures et notre transformation vers le Cloud GCP, assurant ainsi l’efficacité opérationnelle sur lesquelles reposent nos plateformes métiers. Votre mission : En lien avec notre philosophie Data In Product, vous êtes responsable de : La création de solutions et applications ML/IA de pointes, pour mise en production, La modélisation et l’industrialisation de modèles produits au service des BUs de la plateforme, L’élaboration d’un cadre de bonnes pratiques au sein de la guilde Data du domaine, L’accompagnement et l’acculturation des métiers sur les bonnes pratiques de l’exploitation de la data. Vous êtes vous-même sensible à l’approche Data Driven de nos produits, L’intégration des applications ML dans nos produits, en lien avec les équipes métiers, La mise en place de modèles statistiques pour résoudre les problématiques identifiées, La collecte de données, la construction de Data Marts et le déploiement de modèles (end-to-end PoC), La connaissance des métriques de base, et les principes d’évaluation de la qualité des modèles obtenus, et leur relation avec les indicateurs de performances Métier, La veille technologique pour orienter et être force de proposition sur l’animation de la backlog du Data Socle COMPÉTENCES REQUISES/ Technique : Python, SQL, GCP (BigQuery, GCS, ...), Pipeline MLOps, Linux, Modélisation de données Méthodologique : Agilité, Github Langues : Français, Anglais

Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes