Data Scientist (H/F) at Meritis

Biot, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

24 Sep, 26

Salary

0.0

Posted On

26 Jun, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, Data Pipeline Industrialization, Python, Spark, Scala, Hadoop, Big Data, Applied Mathematics, Statistics, Software Engineering

Industry

Defense and Space Manufacturing

Description

Description de l'entreprise Meritis est un cabinet de conseil, pilotage et développement IT fondé en 2007 présent à Paris, Sophia-Antipolis, Aix-en-Provence, Montpellier, Toulouse, Nantes... Et bientôt sur de nouveaux territoires ! Notre mission ? Connecter les meilleurs talents aux entreprises pour leur donner un temps d’avance. Nous accompagnons nos clients dans l’intégralité de leurs besoins en transformation numérique à travers de nombreux domaines d’expertises : Software Engineering, Finance, Pilotage de projets, Devops, Data, Cloud, Cybersécurité ou encore Agilité. Intervenant aussi bien dans les secteurs de la Banque, de l'Assurance, des Télécommunications que de l'Industrie ou des Transports, aujourd'hui 40% des entreprises du CAC40 sont clientes Meritis. Fort de nos valeurs d’exigence, d’humilité, de bienveillance et de proximité, nous comptons aujourd’hui plus de 900 collaborateurs. Nous mettons un point d’honneur à être proche de nos collaborateurs et à les accompagner de manière individualisée quelles que soient leurs fonctions dans l’entreprise. Certifiée Great Place To Work depuis 2013, notre conception du bien-être au travail va bien au-delà d'un simple label, ce sont nos collaborateurs qui en parlent le mieux : https://www.glassdoor.fr/Avis/Meritis-Avis-E1163008.htm. Description du poste Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer une équipe sur des projets à fort impact. Missions : Analyser et exploiter des données complexes à grande échelle. Développer des modèles statistiques et de machine learning. Participer à la conception et à l'industrialisation des pipelines de données. Collaborer avec les équipes Data Engineering, IT et Métiers. Assurer la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions développées. Contribuer à l'amélioration continue des plateformes et pratiques Data. Qualifications Formation Bac+5 (École d’ingénieur, Master en Informatique) 3 ans d’expérience minimum en tant que Data Scientist Solides compétences en mathématiques appliquées, statistiques et machine learning. Forte appétence pour le développement logiciel et les problématiques d'ingénierie. Maîtrise de Python. Bonne connaissance des environnements Big Data : Spark Scala Hadoop Autonomie, rigueur, esprit d’équipe et excellent relationnel Informations complémentaires Devenir collaborateur Meritis c’est : Des parcours professionnels sur mesure (évolution de carrière, formations adaptées, mentoring…) ; Avoir le choix de sa mission et un accompagnement personnalisé tout au long de votre carrière ; Evoluer dans un environnement où l’apprentissage est favorisé : formations certifiantes, e-learning, meetUp, concours de code, parcours d’évolutions etc ; Faire partie de communautés d’experts qui partagent leurs savoirs et expériences au sein de nos centres de compétences ; Un environnement convivial avec de nombreux événements festifs (soirée annuelle, séminaires & teambuiding, déjeuners et afterworks…) ; "Meritis est engagée dans la Responsabilité Sociétale des Entreprises. Nous valorisons notre impact positif sur la société et l'environnement. Notre démarche RSE guide chacune de nos actions pour promouvoir l'équité, la durabilité et le bien-être de nos collaborateurs. Rejoignez-nous pour être partie prenante de cette démarche responsable, où chacun de nos talents contribue à construire un avenir meilleur. Nos différences sont nos atouts. C’est pourquoi Meritis s'implique en faveur de la diversité et de la non-discrimination. Tous nos métiers sont accessibles aux personnes en situation de handicap."

Responsibilities

Analyze and exploit complex large-scale data to develop statistical and machine learning models. Collaborate with Data Engineering and IT teams to design and industrialize data pipelines while ensuring solution performance.