MISSIONS :

• Conception et mise en production de ‘jobs’ de traitement et d’automatisation, avec ou sans intégration d’IA ;

• Collaboration à la modélisation d’architecture data et d’interconnexion d’outils et d’agents IA (ex. prompt chaining) ;

• Déploiement de modèles statistiques dans l’architecture data ;

• Participation au développement de solutions NLP pour la collecte de données ;

• Rédaction de documentation et capitalisation des connaissances ;

• Maintient du code de projets existants ;

• Gestion du cycle de vie des données liées aux activités de Humans Matter et de ses partenaires ;

• Développement de requêtes et manipulation de données pour faciliter leur exploitation par les équipes non expertes ;

• Détection de besoins et propositions de solutions aussi bien en interne que pour nos clients ;

• Participation à la production d’analyses statistiques pour valoriser l’impact ;

• Mise en œuvre d’interfaces de visualisation de données (dashboard) ;

• Veille technologique et partage au sein de l’équipe pour nourrir l’innovation.

STACT TECHNIQUE :

• Outil central : Databricks

• Bases de données SQL et NoSQL

• Services Cloud, principalement AWS

• Git / GitLab

• Langages principaux : Python, suivis de SQL et R

• Titulaire d’un Master en Data Science ou Data Management ou équivalent ;

• 1 à 2 ans d’expérience professionnelle dans le domaine (les expériences durant le parcours de formation peuvent être comprises) ;

• Bonnes compétences en développement Python pour des projets structurés, avec arbo et manipulation de données avec les librairies Pandas / Spark. Les connaissances sur Git seront appréciées ;

• Forte appétence pour les sciences cognitives et comportementales, ainsi que pour les projets à impact dans les domaines de la transformation des organisations du travail et de la formation ;

• Ouverture sur les sujets émergents ;

• Aptitude à rédiger de la documentation et à capitaliser sur les connaissances ;

• Capacité à acculturer et accompagner les autres équipes en offrant une expertise en traitement analytique, statistique et graphique des données ;

• Avoir des connaissances sur R est un plus.

• Un à deux entretiens avec l’équipe DATA / Innovation, pour faire connaissance

• Un exercice pratique, pour se mettre en situation

• Un dernier entretien RH, pour clôturer le process