Data scientist

Introduit des techniques de Data Science et d'Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et/ou automatiser des opérations. Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données. Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers. Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie.

Aussi appelé

Chargé / Chargée de modélisation des donnéesData MinerExpert / Experte en sciences des donnéesExplorateur / Exploratrice de donnéesIngénieur / Ingénieure data scientist

Comment y accéder

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac+5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data)...Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).

Compétences

Savoir-faire

Management

Animer, coordonner une équipe

Gestion des Ressources Humaines

Manager la connaissance

Communication, Multimédia

Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques

Recherche, Innovation

Animer une démarche agile et innovanteConcevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)Conduire des travaux d'études et de rechercheRéaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science

Data et Nouvelles technologies

Adapter les outils de traitement statistique de donnéesAnalyser des données pour soutenir des décisions stratégiquesAnalyser et traiter l'information à des fins d'anticipationAssurer le suivi de la qualité des donnéesDéfinir et faire évoluer des procédés de traitement de l'informationDéfinir les solutions de stockage et de structuration des donnéesDéterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affairesExploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence ArtificielleGérer des données massivesLire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglaisMobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisionsOptimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développementParamétrer un logiciel, un outil, un système numériqueProcéder aux phases de tests et de recettes des applications développéesRéaliser un modèle de prévisionRéaliser une analyse ou modélisation statistique de donnéesUtiliser des logiciels spécifiques

Prévention des risques

Analyser et prévenir les risques

Relation client

Faire remonter les besoins clients en interne pour adapter l'offre aux enjeux émergents

Développement commercial

Concevoir des modèles de détection des insights consommateursRédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution

Stratégie de développement

Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectivesMettre en place des outils d'aide à la décisionPiloter les étapes d'un projet agile et innovant

Communication

Argumenter et anticiper les objectionsUtiliser l'anglais en contexte professionnel

Organisation

Structurer, synthétiser des informations

Savoir-être professionnels

Avoir l'esprit d'équipeEtre force de propositionEtre à l'écoute, faire preuve d'empathieFaire preuve de curiosité, d'ouverture d'espritFaire preuve de rigueur et de précision

Contexte de travail

Statut d'emploi

Salarié secteur privé (CDI, CDD) Salarié secteur public Travailleur indépendant

Conditions de travail et risques professionnels

Déplacements professionnels En bureau d'études Possibilité de télétravail Travail en mode projet

Formations qui préparent à ce métier

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