Data Scientist Senior H/F at NEXTON

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

24 Sep, 26

Salary

0.0

Posted On

26 Jun, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Python, Scala, Bash, CI/CD, Git, AWS, Machine Learning, Scikit-learn, Pandas, Numpy, PySpark, Quantitative Analysis, Numerical Optimization, Data Prototyping, English Proficiency, Agile Methodology

Industry

IT Services and IT Consulting

Description

Description de l'entreprise Qui sommes-nous ? Rejoindre NEXTON, c'est intégrer une entreprise où convergent l'esprit d'un cabinet de conseil, la créativité d'une Factory et la dynamique d'une ESN ! Grâce à notre expertise, nous accompagnons des clients grands comptes et des pure players tels que SNCF, Orange, et BNP Paribas dans leurs stratégies d'évolution et d'innovation digitale. Fondée en 2011, NEXTON réunit aujourd'hui une équipe de plus de 450 experts spécialisés dans le digital, le design, l'agilité, le produit et le développement. Ensemble, ils créent un écosystème riche en connaissances et en compétences diversifiées. Description du poste NEXTON recrute un Data Scientist Senior H/F, en CDI, à Paris ! Ton futur environnement de travail : Nous avons besoin d’un profil Data Scientist Senior qui sera amené à intervenir sur la conception des modèles ML pour les cas d’usage identifiés en lien avec PO/BA des squads concernées ainsi que l’équipe de Dev, ceci dans un cadre agile. Il est attendu du Data Scientist de fortes compétences techniques mais aussi de solides connaissances dans la maitrise d’ouvrage de projet (suivi des taches, animation, présentation des avancées, cadrage, …) pour porter toute la chaine de fabrication du projet Tes missions : Travailler les cas d’usage métier avec la squad : déclinaison opérationnelle, socle technologique et algorithmes adaptés, recherche des données pertinentes, approche méthodologique. Mener les phases d’exploration et de prototypage : analyse des données, test de différents algorithmes, évaluation des performances. Porter les développements des cas d’usage : optimisation du modèle, construction du pipeline, déploiement en production, mise en place du monitoring. Construction d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage, ou de modèles de prédictions afin d'anticiper les évolutions des données et des tendances Industrialiser le déploiement des produits ML ou IA dans les différents environnements et en assurer le RUN Vulgariser les résultats/livrables à un public non technique Qualifications Tu justifies de +7 ans ans d’expérience sur : programmation (Python, Scala, Bash), CI/CD, versioning Git, tests unitaires, AWS Techniques statistiques et machine learning (adapter un algorithme à une problématique précise) Librairies statistiques & Machine Learning : Skleam, Caret, pandas/data.table, numpy, PySpark, etc. Connaissance d’au moins un environnement (langage + package) permettant l’expérimentation et le prototypage des applications Et tu as : De solides compétences en analyse quantitative et en optimisation numérique Une capacité à proposer des solutions simples à des problématiques complexes Une vraie aisance dans la vulgarisation des résultats auprès de publics non techniques Un excellent relationnel et une écoute active des besoins métier Un anglais courant, à l’oral comme à l’écrit Informations complémentaires Pourquoi choisir NEXTON ? Nous te proposons des avantages et des opportunités pour enrichir ton expérience professionnelle et personnelle tout au long de l'année : ▶ Des communautés dynamiques pour t'accompagner dans ton parcours. ▶ Des Meet Up pour développer tes compétences. ▶ Des formations pour te réinventer et progresser. ▶ Des événements sportifs et festifs pour t'épanouir. ▶ Un forfait mobilité durable pour faciliter ton quotidien et encourager la mobilité douce. ▶ Un téléphone de dernière génération pour rester connecté. Prêt à nous rejoindre ? Rencontrons-nous ! NEXTON Domaine: IA Data

Responsibilities

Design and develop machine learning models and pipelines for business use cases within an agile framework. Responsible for the entire project lifecycle from data exploration and prototyping to production deployment and monitoring.