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Description de la mission
Maîtrise des concepts principaux en statistiques : théories des tests, économétrie, probabilités, ...
• Maîtrise des concepts principaux en machine learning : processus d’entraînement d’un modèle, comment éviter le sur-apprentissage, comment échantillonner les données, ...
• Apprentissage supervisé : maîtrise des méthodes d’arbre de décisions, de bagging, boosting, de régression pénalisée, ...
• Clustering : maîtrise des méthodes de kmeans, CAH, DBSCAN, ...
• Maîtrise des méthodes de deep learning : réseaux denses, réseaux convolutifs, ...
• Maîtrise de SQL.
• Maîtrise de Python : librairies classique en data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, ...), création d’environnements virtuels.
• Connaissance en recherche opérationnelle
• Expérience avec un cloud provider : AWS, GCP ou Azure
• Expérience dans l’encadrement de projet data science.
• Connaissance sur les outils de dashboarding (PowerBI).
• Maîtrise de git.
• Savoir effectuer une recherche bibliographique.
• Savoir restituer ses travaux d’analyse et de modélisation.
Profil:.
Être rigoureux(se).
• Être empathique.
• Être diplomatique.
• Être persévérant(e).
• Savoir tirer des enseignements des remarques qui nous sont faites.
• Être curieux(se), avoir envie de progresser, s’intéresser aux autres sujets
Master en Informatique, Mathématiques Appliquées ou Statistiques
• 6 ans d’expérience sur un poste similaire
• Avoir déjà développé plusieurs modèles de machine learning classique
• Avoir déjà développé au moins un modèle de deep learning
• Avoir mis en production un modèle de ml/dl
• Maîtrise des concepts principaux en machine learning : processus d’entraînement d’un modèle, comment éviter le sur-apprentissage, comment échantillonner les données, ...
• Apprentissage supervisé : maîtrise des méthodes d’arbre de décisions, de bagging, boosting, de régression pénalisée, ...
• Clustering : maîtrise des méthodes de kmeans, CAH, DBSCAN, ...
• Maîtrise des méthodes de deep learning : réseaux denses, réseaux convolutifs, ...
• Maîtrise de SQL.
• Maîtrise de Python : librairies classique en data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, ...), création d’environnements virtuels.
• Connaissance en recherche opérationnelle
• Expérience avec un cloud provider : AWS, GCP ou Azure
• Expérience dans l’encadrement de projet data science.
• Connaissance sur les outils de dashboarding (PowerBI).
• Maîtrise de git.
• Savoir effectuer une recherche bibliographique.
• Savoir restituer ses travaux d’analyse et de modélisation.
Profil:.
Être rigoureux(se).
• Être empathique.
• Être diplomatique.
• Être persévérant(e).
• Savoir tirer des enseignements des remarques qui nous sont faites.
• Être curieux(se), avoir envie de progresser, s’intéresser aux autres sujets
Master en Informatique, Mathématiques Appliquées ou Statistiques
• 6 ans d’expérience sur un poste similaire
• Avoir déjà développé plusieurs modèles de machine learning classique
• Avoir déjà développé au moins un modèle de deep learning
• Avoir mis en production un modèle de ml/dl
