Data Scientist – Expert Time Series (H/F)

Plný úväzok
Bordeaux
Príležitostná práca na diaľku
Plat: 38K až 50K €
skúsenosti: > 1 rok
Vzdelanie: Magisterský stupeň vzdelania

agap2IT
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Pozícia

Popis pracovnej ponuky

Bordeaux | CDI
Data Science | Forecasting | Machine Learning

Dans le cadre du développement de nos projets data, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans l’analyse et la modélisation de séries temporelles afin d’accompagner nos clients sur des problématiques avancées de prévision, optimisation et analyse prédictive.



 

Votre mission

Au sein d’une équipe Data et en interaction avec les équipes métiers, vous serez responsable de :

• Concevoir et développer des modèles de prévision basés sur des séries temporelles
• Analyser des données complexes et volumineuses afin d’en extraire des insights exploitables
• Développer et optimiser des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning dédiés aux problématiques de forecasting
• Mettre en place des pipelines de traitement de données et de modélisation
• Améliorer la performance et la robustesse des modèles existants
• Participer à la mise en production des modèles et au suivi de leur performance
• Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, IT et métiers



 

⚙️ Environnement technique

Selon les projets :

• Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn)
• Librairies Time Series : Statsmodels, Prophet, Darts, GluonTS
• Deep Learning : TensorFlow / PyTorch
• SQL
• Data visualisation : Power BI / Tableau
• Cloud : AWS / Azure / GCP
• Data pipelines : Airflow / Spark

Méthodologies : Agile / DataOps / MLOps


Preferované skúsenosti

• Formation Bac+5 ou Doctorat en Data Science, statistiques, mathématiques appliquées ou informatique
5 ans d’expérience minimum en Data Science
• Expertise confirmée en modélisation de séries temporelles (forecasting)
• Maîtrise avancée de Python et des librairies de data science
• Expérience sur la mise en production de modèles ML
• Capacité à vulgariser les analyses et à travailler avec des équipes métiers

Une expérience sur des problématiques de prévision énergétique, finance quantitative, supply chain ou IoT est un plus.

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