Data Scientist Flux Vision F/H

Résumé du poste
CDI
Rennes
Salaire : 30K à 40K €
Télétravail fréquent
Expérience : > 2 ans
Éducation : Bac +5 / Master
Compétences & expertises
Keras
Pandas
Numpy
Power bi
Sql
+1
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Votre mission consistera à travailler sur les indicateurs métier des clients de l’offre Flux Vision, notamment dans les domaines du géomarketing, du transport et du tourisme.
Vous aurez en tant que Data Scientist pour mission de travailler au sein d’une équipe Data sur les sujets suivants :
Préparation et qualification des données livrées aux clients en utilisant des techniques statistiques pour concevoir et exécuter des tests rigoureux sur les données,
Mise en place d’algorithmes de Data Science pour la création et la qualification de nouveaux indicateurs statistiques,
Participation à l’amélioration de l’appareil de production en optimisant les modèles visant à stocker et traiter les données,
Participation à l’élaboration, à l’amélioration et à la restitution des livrables clients (rapport d’analyse, tableaux de bord, intégration dans les outils de traitement de la donnée, …).
Vous travaillez en coordination avec les équipes de développement et les équipes d’exploitation
Le poste est localisé à Rennes.


Profil recherché

Vous êtes titulaire d’un Bac+5 (Master ou école d’ingénieur) spécialisé en mathématiques appliquées, en statistiques ou Data Science.
Vous disposez :
D’une bonne maitrise de Python et du SQL,
D’une expérience significative dans l’utilisation des outils de Data Science tel que Pandas, NumPy, Keras/Scikit-Learn,
D’une expérience dans l’exploitation des chaines de traitement de données avec des solutions telles que Airflow et dans l’utilisation de solutions de Dataviz telles que Power BI.
Une expérience dans le domaine du transport, du géomarketing ou de l’aménagement du territoire serait un plus.
Dynamique, doté(e) d’un bon relationnel, vous avez le sens de l’équipe, et vous aimez avoir de l’autonomie pour mener une activité de manière longitudinale.

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