[SFR] Alternant(e) - Data Scientist (h/f)

Résumé du poste
Alternance
Paris
Salaire : Non spécifié
Télétravail non renseigné
Compétences & expertises
Contenu généré
Hadoop
Oracle
Teradata
Tableau
Power bi
+3
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Intitulé du poste

Au sein de la Direction Réseaux dans l'équipe Performance Data de la Direction de l'exploitation. Notre objectif est de mieux appréhender la qualité des usages et des Services de nos Clients sur les périmètre Fixe (via les usages d'Internet, Navigation Web, Débit, Latences, TV/REPLAY, Réseaux Sociaux, Gaming etc).       

                                                          

Vous assurez un réel travail d'analyse de besoins des solutions IA/Machine Learning, en vous basant sur des données actuellement présentes dans notre Big Data et d'autres sources d'information.                                                                                                           

Vous allez mener des projets en définissant l'expression de besoins, en étant force de proposition sur de nouvelles solutions envisagées et d'évolutions des outils déjà en place  en collaboration avec nos équipes « Metier » et « Data Engineer »  comme : 

  • architecture de collecte, 
  • stockage, 
  • restitution des données,
  • développement IA/ML, 
  • présentation résultats,
  • plans actions 

Profil

Dans un cursus d'ingénieur en BAC+4 orientée Data Scientist.

Vous avez développé de fortes compétences en développement des solutions de Machin Learning / Analyses Prédictives (mises en œuvre sur des projets académiques, professionnels ou personnels). 

Vous maîtrisez la réalisation d'analyses complexes de données quantitatives et qualitatives, et savez transcrire les résultats et recommandations et les présenter. 

Curieux(-se) et force de proposition, vous êtes à l'aise dans votre communication et le partage de connaissances

  • Maîtrise des langages informatiques : Python, SQL Teradata, SQL Oracle, Hadoop...
  • Connaissance des logiciels de Business Intelligence et de datavisualisation (Google Cloud Platform, Tableau, Power BI ...) 
  • Connaissance des algorithmes classiques : SVM , K-means , random forest.

 

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