Data Scientist AWS SageMaker (H/F)

Résumé du poste
CDI
Rennes
Salaire : Non spécifié
Télétravail fréquent
Éducation : > Bac +5 / Doctorat
Compétences & expertises
Contenu généré
Modélisation financière
Intégration de technologies
Recherche et analyse de données
Collaboration et travail d'équipe
Gestion de bases de données
+11

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Rejoignez une entreprise en pleine croissance dans le domaine de l’intelligence artificielle !
Dans le cadre de notre forte expansion, nous renforçons nos équipes pour développer des solutions innovantes et data-driven. Si vous êtes passionné(e) par la modélisation de données et souhaitez travailler sur des projets à fort impact dans un environnement stimulant, cette opportunité est faite pour vous !

Vos missions :

  • Modélisation avancée :
    Développer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique avec AWS SageMaker pour résoudre des problématiques complexes.

  • Analyse et traitement des données :
    Extraire, nettoyer et structurer des données provenant de sources variées pour les rendre exploitables par les modèles prédictifs.

  • Industrialisation et déploiement :
    Automatiser et déployer des pipelines de machine learning dans des environnements cloud pour garantir la scalabilité et la performance des solutions.

  • Collaboration :
    Travailler étroitement avec les équipes métiers et techniques pour aligner les solutions data sur les objectifs stratégiques.

  • Veille technologique :
    Rechercher et intégrer des technologies et méthodes innovantes pour améliorer continuellement nos processus.


Profil recherché

R

  • Profil recherché :

    • Formation :
      Bac +5 en informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe.

    • Expérience :
      Minimum 2 ans en tant que Data Scientist avec une expérience prouvée sur AWS SageMaker.

    • Compétences techniques :

      • Expertise sur les services AWS (SageMaker, Lambda, S3, etc.).

      • Solides compétences en Python et bibliothèques de data science (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

      • Maîtrise des algorithmes de machine learning et des techniques d’optimisation.

    • Atouts supplémentaires :

      • Expérience en MLOps et automatisation des workflows.

      • Bonne connaissance des bases de données (SQL, NoSQL).

      • Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.


Déroulement des entretiens

rapied / Un seul interlocuteur

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