Data scientist
Définition
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.
Accès à l’emploi
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).
Centres d’intérêt
- J'aime faire des découvertes
- J'aime manier les chiffres
- Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies
Savoirs-être professionnels
- Avoir l'esprit d'équipe
- Etre force de proposition
- Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie
- Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit
- Faire preuve de rigueur et de précision
Contextes de travail
- Déplacements professionnels — Conditions de travail
- En bureau d'études — Conditions de travail
- Possibilité de télétravail — Conditions de travail
- Travail en mode projet — Conditions de travail
- Salarié secteur privé (CDI, CDD) — Statut d’emploi
- Salarié secteur public — Statut d’emploi
- Travailleur indépendant — Statut d’emploi
Compétences mobilisées
Recherche, Innovation
- Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)
- Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science
- Animer une démarche agile et innovante
- Conduire des travaux d'études et de recherche
Data et Nouvelles technologies
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
- Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement
- Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées
- Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique
- Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
- Utiliser des logiciels spécifiques
- Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
- Assurer le suivi de la qualité des données
- Gérer des données massives
- Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions
- Analyser des données pour soutenir des décisions stratégiques
- Lire et interpréter des données et documents techniques, au besoin en anglais
- Définir les solutions de stockage et de structuration des données
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
- Réaliser un modèle de prévision
- Adapter les outils de traitement statistique de données
- Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation
Organisation
- Structurer, synthétiser des informations
Prévention des risques
- Analyser et prévenir les risques
Stratégie de développement
- Piloter les étapes d'un projet agile et innovant
- Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
- Mettre en place des outils d'aide à la décision
Communication
- Argumenter et anticiper les objections
- Utiliser l'anglais en contexte professionnel
Management
- Animer, coordonner une équipe
Gestion des Ressources Humaines
- Manager la connaissance
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 consommateurs
- Rédiger les volets IA et Data Science d'une proposition commerciale de développement de solution
Communication, Multimédia
- Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques
Savoir-être professionnels
- Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie
- Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Etre force de proposition
- Avoir l'esprit d'équipe
Savoirs
Domaines d'expertise
- Analyse de données expérimentales
- Langages de programmation informatique
- Utilisation de logiciels statistiques
- Logiciels de gestion de base de données
- Big data Analytics
- Application des méthodes de machine learning dans BI
- Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
- Gestion budgétaire
- Gestion des relations clientèle
- Intelligence économique
- Economie du développement durable
- Modélisation et simulation
- Modélisation statistique
- Langage C++
- Java
- Programmation en Python
- Système d'exploitation Unix
- Système d'exploitation Windows
- Système de Gestion de Bases de Données (SGBD)
- Technologies HADOOP
Certifications et habilitations
- Data engineer
- DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique
- Mastère spécialisé expert en sciences des données
Normes et procédés
- Méthodes de prospective
- Modélisation économique