Le profil est un Data Scientist confirmé avec de fortes compétences en développement Python et dans le traitement des données.
Il a enrichi son expertise par des applications concrètes dans le monde de l’industrie ou de la recherche. Idéalement il bénéficie de connaissances dans les technologies du monde du développement.
A l’aise avec les systèmes complexes, il est en mesure de donner un sens aux données en prenant le recul nécessaire pour comprendre les aspects fonctionnels et techniques de celui-ci.
Le profil est pédagogue avec les métiers, il a la capacité de recueillir et traduire les besoins, mais aussi d’expliquer la démarche et les résultats à un public non averti.
 
Activité principale :
-Analyser le fonctionnement des chaînes communicantes marché de masse et marché d'affaire
-Modéliser le comportement nominal des chaines communicantes
-Construire des outils de supervision temps réel du fonctionnement des chaines communicantes et de détection automatique d’un état d’anomalie
-Encadrement de Data Scientist junior
-Revue de code / Evaluation des orientations techniques
 
Activité secondaire :
-Industrialiser les prototypes dans les outils de supervision
-Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet
-Partage et formation des pairs
-Aide à la conception de solutions permettant le traitement de volumes de données suffisamment sécurisés
 
Compétences attendues sur le profil :
-Défini/challenge les solutions et architectures techniques permettant le traitement de volumes importants de pipelines de données suffisamment sécurisés et lisibles pour les Data Analysts et Data Scientists.
-Maîtrise des langages structurés utilisés par le projet
-Maîtrise des solutions de stockage de données
-Maîtrise des technologies du Big Data permettant le traitement et la manipulation de données
-Maitrise du langage Python et des librairies Pandas, Polars, scikit-learn, …
-Maitrise des techniques d'analyses des séries temporelles
-Maitrise des outils de gestion de code et de déploiement projet (Gitlab)
-Maitrise de l’analyse des graphes (GNN, Théories des graphes)
-Connaissance des bases de l’agilité
-Connaissance UX/UI
 
Impératifs :
-Python
-Modèle prédictif, détection anomalies, anticipation risques
-Performance/ Optimisation/ Scalabilité/ Gestion ressources
 
Stack technique de l'équipe :
-Python 3 / Python Dash
-PySpark
-SQL / Postgresql
-Tableau software / PowerBI