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Publié il y a 4 jours

Consultant Data Analyst / IA – ML- Ouvrage d'art F/H

Entreprise
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
CDI ou Freelance
Niveau
Senior
Rémunération
40–45 k€/an• Salaire annuel

Salaire du marché

Médiane du marché
43k€
Dans le marché
43k€fourchette habituelle51k€
Cette offre : 43k€

Basé sur 11 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 43k€–51k€, médiane 43k€. Cette offre (43k€) est dans la fourchette.

Médiane du marché
515€/j
Estimation
450€/jfourchette habituelle580€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 17 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 515€/j (450€/j–580€/j).

TJM du marché pour Data Analyst (Senior) en France : médiane 515 €/jour, P25–P75 : 450–580 €/jour, n = 17 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour Data Analyst (Senior) en région Île-de-France : médiane 42 500 €/an, P25–P75 : 42 500–51 000 €/an, n = 11 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Au sein d’une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle.

Votre objectif sera notamment de contribuer à l’industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l’enrichissement des outils d’exploitation et au développement de premiers cas d’usage IA à forte valeur métier.

Vos principales responsabilités

Data Quality et fiabilisation des données

  • Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données.

  • Contribuer à l’industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données.

  • Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes.

  • Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données.

  • Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements.

  • Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données.

  • Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données.

Développement de cas d’usage IA

Vous participerez à l’étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d’usage autour de l’IA :

Complétude et enrichissement des données

  • Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés.

  • Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes.

  • Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants.

  • Identifier les champs manquants ou incohérents.

  • Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d’un niveau de confiance.

  • Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration.

Aide à l'estimation des travaux

  • Analyser les données historiques disponibles.

  • Identifier les variables explicatives pertinentes.

  • Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning.

  • Comparer les estimations produites aux données réellement observées.

  • Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats.

Assistance à la rédaction de rapports

  • Étudier des solutions d’assistance intelligente à la saisie et à la rédaction.

  • Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique.

  • Contribuer à la classification des informations.

  • Détecter les incohérences.

  • Étudier les possibilités de transcription et d’exploitation de contenus multimédias.

  • Garantir que l’IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l’expert.

Pilotage et accompagnement

Vous serez également amené(e) à :

  • Étudier les leviers d’intégration des solutions IA dans les processus existants.

  • Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement.

  • Définir des indicateurs permettant d’évaluer les performances des modèles et traitements.

  • Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques.

  • Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux.

  • Accompagner la gouvernance et l’évolution des modèles de données

Profil recherché

De formation supérieure en informatique, Data, statistiques, mathématiques ou domaine équivalent, vous disposez d’au moins 5 ans d’expérience dans les métiers et technologies de la Data.

Vous maîtrisez notamment :

  • Python et les principales bibliothèques Data.

  • Les concepts de Data Quality, Data Management et Data Governance.

  • Les algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle.

  • La modélisation de données.

  • L’analyse et l’exploitation de données complexes.

  • La conception et l’évaluation de modèles ou traitements Data/IA.

  • La manipulation de données documentaires et de sources hétérogènes.

Une expérience dans des environnements techniques liés au génie civil, aux infrastructures, à la géotechnique ou à l’hydraulique constitue un atout.

Vous êtes reconnu(e) pour votre capacité à analyser des problématiques complexes, structurer les sujets et proposer des solutions pragmatiques.

Une bonne capacité de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques est attendue.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Machine Learning
  • Python

Un plus

  • Artificial Intelligence
  • Scripting
  • Data Governance
  • Modélisation de données
  • Data Quality

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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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