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Data Scientist - H/F

CDI
Saint-Denis
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Expérience : > 3 ans
Éducation : Bac +5 / Master

Showroomprive.com
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Dans le cadre d’un remplacement, nous recherchons un Data Scientist. Rattaché à notre Chief Data Officer, vous intervenez sur la conception d’algorithmes de prédiction et de classification applicables aux différents métiers de showroomprive.com.

Vous intégrez une équipe à taille humaine et vos missions sont les suivantes :

Compréhension des problématiques business exposées et leur traduction en sujet de Data Science (si applicable)
Modélisation, prototypage et validation des algorithmes
Présentation des méthodes utilisées et des résultats avec pédagogie
Mise en production des pipelines et des modèles entraînés
Suivi des performances des modèles en production


Profil recherché

Description du profil :

De formation Ingénieur ou équivalent (Bac+5) en Informatique, Statistiques ou Data Science, vous justifiez d’une première expérience d’au moins deux à trois ans sur un poste similaire.

Compétences clés :

Maîtrise du langage Python et des librairies usuelles dans le métier de data scientist (pandas, scikitlearn, scipy, xgboost, tensorflow etc…)
Bilingue en SQL et capable de requêter sur de grandes quantités de données
Solides connaissances des différents algorithmes de Machine Learning
Une expérience dans un environnement Cloud est un plus
Votre curiosité, votre rigueur, votre proactivité et votre relationnel seront des atouts majeurs dans la réussite des missions qui vous seront confiées.

Nous proposons :

Dans le cadre d’un remplacement, nous recherchons un Data Scientist. Rattaché à notre Chief Data Officer, vous intervenez sur la conception d’algorithmes de prédiction et de classification applicables aux différents métiers de showroomprive.com.

Vous intégrez une équipe à taille humaine et vos missions sont les suivantes :

Compréhension des problématiques business exposées et leur traduction en sujet de Data Science (si applicable)
Modélisation, prototypage et validation des algorithmes
Présentation des méthodes utilisées et des résultats avec pédagogie
Mise en production des pipelines et des modèles entraînés
Suivi des performances des modèles en production

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