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Publié il y a 126 jours

Data Scientist Expert habilitable Défense (h/f)

Entreprise
Localisation
Île-de-France, France
Hybride
Type de contrat
CDD
Niveau
Senior
Rémunération
55 000 - 65 000€• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
51k€
Au-dessus du marché
45k€fourchette habituelle54k€
Cette offre : 60k€

Basé sur 14 offres pour ce poste (Senior, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 45k€–54k€, médiane 51k€. Cette offre (60k€) est au-dessus de la fourchette.

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Description du poste

Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data :

Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques

Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning

Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull)

Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD)

Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers

Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions

Exigences du poste

Stack technique :

MatplotlibNumPyPandasPythonPyTorchScikit-learnSeabornTensorFlow

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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