Data Scientist

Vos missions :

• Participer à la réalisation de systèmes de décision ou d’aide à la décision, au cœur des produits de la société
• Savoir comprendre les besoins métier et les modéliser sous la forme de problèmes mathématiques de prédiction ou d’optimisation
• Proposer des solutions innovantes, utilisant des modèles de machine learning ou de statistiques classiques, qui respectent les contraintes industrielles, en particulier pour la gestion de gros volumes de données (temps, coût)
• Décrire et mettre en place les protocoles d’évaluation correspondants
• Participer à la collecte des données permettant d’améliorer la qualité des modèles
• Documenter assidûment et communiquer vos réalisations, en soignant particulièrement l'accessibilité de la présentation à l’audience
• Communiquer aux responsables tout bloqueur ou autres problèmes qui affectent votre travail
• Communiquer de manière bienveillante avec les autres membres de l’équipe mais aussi toute personne extérieure

Votre profil :

Vous avez : 

• Une expérience de 2/3 ans en Data Science et en machine learning
• Une expérience dans un environnement Spark
• Une compréhension des systèmes distribués serait un atout
• Une spécialisation (par exemple : deep learning, clustering, traitement de données géographiques) est un plus
• Une bonne maîtrise des bases de la programmation en Python. Des expériences avec les langages Java et Scala sont des atouts
• Une bonne communication en anglais

• Traiter des sujets scientifiques dans un contexte industriel
• Les nouveaux défis et la diversité des sujets

La data science chez Locala :

• Les produits de la société reposent massivement sur la data science
• Les sujets sont nombreux et variés (prédiction d’événements, de séries temporelles, classification, clustering, modèles bayésiens, deep learning, etc.).
• Nous avons une grande variété et une grande quantité de données utilisables
• Nous disposons d’une stack machine learning moderne (Spark / Databricks) facilitant les expérimentations, leurs évaluations, et la mise en production
• Nos systèmes peuvent prendre des décisions complexes en quelques millisecondes
• Notre recherche des meilleures solutions innovantes s’accompagne de partenariats externes avec le monde académique