Alternance - Data Scientist H/F - Paris > Joboolo FR :

• Accompagner les équipes internes sur leurs demandes data et les aider à analyser leurs activités.


• Comprendre les demandes et déterminer les données nécessaires (internes et externes) pour effectuer une analyse.


• Organiser les données nécessaires pour l’analyse.


• Nettoyer et agréger les données pour qu’elles soient prêtes à être analysées selon une méthodologie préétablie.


• Utiliser des techniques de machine learning pour répondre aux besoins de l’entreprise.


• Surveiller les modèles de machine learning et prendre des mesures pour les maintenir en adéquation avec les enjeux métiers.


• Vérifier la qualité et la cohérence des résultats avec les équipes internes concernées.


• Informer régulièrement l’équipe Data Science et les autres équipes Data des progrès réalisés.

• Envie de vous investir à fond et d’avoir un fort impact.


• Goût de l’apprentissage et de la nouveauté.


• Organisé·e :
  
  vous savez gérer plusieurs projets à la fois de manière autonome.


• Rigueur

• Etre titulaire d’un niveau bac+2 dans un domaine scientifique ou économique.
  
  A l’international, un niveau équivalent est requis.


• Envie de monter en compétence et en connaissance sur de nombreux concepts, outils, technologies.

• Vous avez une bonne connaissance des problématiques de sécurité ;


• Vous disposez de très fortes aptitudes pour le travail en équipe ;


• Vous avez le goût de la satisfaction client et la tenue des engagements ;


• Vous avez un esprit d’initiative et êtes autonome ;

• Contrat :
  
  Alternance


• Durée :
  
  12 mois


• Localisation :
  
  Paris


• Rémunération :
  
  Selon la grille légale en vigueur

La data est un outil d’aide à la décision indispensable pour toutes les entités privées, publiques ou associatives.

Savoir la sécuriser et l’exploiter avec de solides compétences est un défi majeur.

Votre objectif est de créer des infrastructures de gestion de données robustes et adaptées, de les alimenter, de développer des algorithmes d’intelligence artificielle, de les mettre en production, mais aussi de collaborer avec les différentes équipes d’une organisation pour évaluer et adapter les besoins data