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Data Scientist Python, Tensorflow Nantes Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques. Prestation de Data Scientist Objectif : •Transformer des données brutes en informations exploitables grâce à des modèles statistiques avancés, des algorithmes de machine learning et des analyses prédictives. •Exploiter, analyser et évaluer la richesse de données, structurées ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et anticiper de futurs leviers métiers ou opérationnels pour l’entreprise. •Identifier des tendances ou des corrélations cachées dans les données. •Créer des modèles prédictifs ou des solutions automatisées basées sur des algorithmes. •Aider à prendre des décisions stratégiques basées sur les données. Tâches : •Valorise les gisements de données. •Travaille sur des périmètres métiers ciblés (cas d’usage) pour explorer et exploiter des flux de données issus de la data platform ou d’autres sources (dans ce cas il 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). •Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser. •Intervient de façon plus intégrée en industrialisant ses réalisations dans la chaine technologique de la data platform et/ou les intègre dans le système d’information du métier. •Conçoit des modèles statistiques et/ou d’apprentissage automatisé. •Compare et évalue différents modèles ou méthodes de calcul et anticipe les avantages et inconvénients dans un environnement métier. •Assure la veille en recherche & innovation pour introduire de nouvelles approches d’analyse et de modélisation des données. Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques.