- Le data scientist a pour mission de de collecter les données pertinentes, de les nettoyer et de les préparer pour l'analyse, puis d'appliquer des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations utiles.
- Le data scientist doit développer des modèles de data science et d'IA en utilisant des techniques telles que le Deep Learning, le Computer Vision, le Langage Naturel, le Reinforcement Learning, ou d'autres méthodes d'apprentissage automatique avancées selon les besoins spécifiques du projet.
- Collecte et analyse des données : collecter les données à partir de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données) et les analyser pour en extraire des informations utiles.
- Analyse exploratoire des données : Explorer les données pour en comprendre la structure, les tendances et les relations, en utilisant des outils statistiques et des visualisations de données
- Développement des algorithmes et des modèles de data science et d'IA : Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA et améliorer les résultats.
- Évaluation des modèles de data science et d'IA: Évaluer la performance des modèles en utilisant des mesures appropriées et ajuster les modèles en conséquence pour améliorer leur précision et leur généralisation.
- Intégration et déploiement des modèles de data science et d'IA: Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants. Assurer le déploiement efficace et sécurisé des modèles en production.
- Présenter et partager les résultats: Présenter les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes.
- Formation : Diplôme (Bachelor ou équivalent) en statistiques, mathématiques, informatique ou domaine similaire
- Très bonnes connaissances en Python et de Jupyter
- Très bonnes connaissances des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, Conda, Scikitlearn
- Très bonnes connaissances du traitement du langage naturel
- Très bonnes connaissances du Machine Learning et du Deep Learning
- Très bonnes connaissances de la qualité des données
- Bonnes connaissances des principes liés à l'organisation orientée service (approche ITIL)
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- Formation : Diplôme (Bachelor ou équivalent) en statistiques, mathématiques, informatique ou domaine similaire
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