Data scientist H/F at EVERIENCE

Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

04 Feb, 26

Salary

0.0

Posted On

06 Nov, 25

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Science, Machine Learning, Statistical Analysis, Data Cleaning, Feature Engineering, NLP, Time Series Analysis, Data Visualization, Communication, Data Governance, Data Quality, Problem Solving, Innovation, Collaboration, Autonomy, Analytical Thinking

Industry

Information Technology & Services

Description

Description de l'entreprise Entreprise française des Services du Numérique (ESN), HELPLINE accompagne depuis 1994 les directions informatiques et métiers dans leurs projets de transformation autour des nouveaux usages et outils numériques. La société affiche une croissance régulière (207M€ de chiffre d'affaires en 2022) grâce à 3600 spécialistes qui opèrent en France et à l'international (Allemagne, Belgique, Italie, Roumanie, Tunisie) avec 16 implantations. Située au cœur du 7ème, l’agence de Lyon est née en 2019, elle compte aujourd’hui 150 collaborateurs qui œuvrent soit sur le centre de services, soit chez nos clients en assistance technique. Nous rayonnons sur l’ensemble de la Région Rhône Alpes Auvergne avec des références clients telles que l’EM Lyon, SNCF, SUEZ, Dachser, GL Events…. Chez HELPLINE, nous donnons du sens et de la valeur à votre mission et à vos compétences. Notre réussite est avant tout celle de nos équipes : notre culture d’entreprise repose sur l’intelligence collective, l’innovation et l’esprit entrepreneurial. Ces informations résonnent en vous ? Rejoignez-nous ! Description du poste Dans le cadre de la transformation digitale et du développement d’une culture orientée données, le Data Scientist aura pour mission de concevoir, développer et déployer des modèles d’analyse avancée permettant d’exploiter pleinement le potentiel des données de l’entreprise. Vous collaborerez étroitement avec les équipes métiers, IT et data pour comprendre les besoins, identifier les opportunités de valorisation des données et proposer des solutions prédictives et prescriptives à fort impact. Responsabilités 1. Compréhension des besoins et exploration des données Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les problématiques à résoudre à l’aide de la data science. Collecter, explorer et analyser des données internes et externes pour en évaluer la qualité, la pertinence et le potentiel analytique. Contribuer à la structuration et à la préparation des données nécessaires aux modèles (data cleaning, feature engineering, intégration). 2. Modélisation et développement analytique Concevoir, entraîner et évaluer des modèles statistiques et de machine learning répondant aux besoins identifiés. Expérimenter différentes approches analytiques (modèles supervisés, non supervisés, NLP, séries temporelles, etc.). Optimiser les performances des modèles et assurer leur robustesse et interprétabilité. 3. Industrialisation et valorisation des modèles Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer les modèles dans les processus ou outils métiers. Développer des scripts et pipelines automatisés pour le traitement et la mise à jour des données. Suivre la performance des modèles et proposer des améliorations continues. 4. Analyse, interprétation et restitution Interpréter les résultats et formuler des recommandations exploitables pour orienter les décisions stratégiques et opérationnelles. Communiquer les conclusions de manière claire, pédagogique et adaptée aux différents publics (techniques et non techniques). Contribuer à la diffusion d’une culture de la donnée et à la compréhension des approches de data science au sein de l’entreprise. 5. Gouvernance, qualité et conformité des données Participer à l’amélioration continue de la qualité, de la traçabilité et de la sécurité des données. Veiller à la conformité des traitements de données avec les réglementations en vigueur (RGPD, confidentialité, etc.). 6. Veille et innovation Assurer une veille technologique et scientifique sur les nouvelles méthodes, outils et tendances en data science et intelligence artificielle. Proposer des approches innovantes pour renforcer la valeur ajoutée des analyses et des modèles développés. Qualifications Diplôme en statistiques, data science, informatique décisionnelle, économie ou domaine connexe. Expérience confirmée en tant que Data Scientist, idéalement dans un environnement orienté données et performance. Solides compétences en analyse, interprétation et restitution de données. Capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions analytiques pertinentes. Rigueur, autonomie et esprit de synthèse. Excellentes aptitudes en communication et capacité à vulgariser des analyses complexes pour des publics non techniques. Sens de la confidentialité, de la qualité et de la conformité dans la gestion des données. Informations complémentaires Ce que nous nous vous apportons : Les avantages classiques : une mutuelle prise en charge à 50% un remboursement à 50% du titre de transport Et nos spécificités : des locaux neufs et conviviaux en plein cœur de Lyon la possibilité de travailler chez un leader du marché une équipe dirigeante stable un groupe rentable et en croissance permanente une carte tickets restaurant (9,5€ pris en charge employeur à 60%) des primes de cooptation allant jusqu’à 1000€ un parcours d’intégration entre 2 à 6 semaines un CSE avec plusieurs avantages culturels un institut de formation pour accompagner le développement de vos compétences un partenaire mobilité une équipe soudée, engagée et conquérante Pour mieux se connaître, voici nos étapes de recrutement (réponse garantie) : Entretien téléphonique / 15mn Entretien RH / 1h et débriefing des 2 exercices à réaliser en ligne qui ne sont pas éliminatoires Entretien Manager / 1 h Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap

Responsibilities

The Data Scientist will design, develop, and deploy advanced analytical models to fully leverage the company's data potential. They will collaborate closely with business, IT, and data teams to identify data opportunities and propose impactful predictive and prescriptive solutions.