Lead Data Scientist F/H) - Expectra

Dans un contexte de généralisation de l'usage du machine learning dans nos features teams, et en tant qu'expert·e, tu seras amené·e à participer à tous les projets de datascience du groupe, car pour armer chacun de nos internautes dans leur choix d'achat ou de vente de véhicule, les services basé sur du Machine Learning que nous proposons sont nombreux : cotation des véhicules d'occasion, prédiction de leur évolution, classification de photos, reconnaissance de plaque d'immatriculation, analyse de texte, moteur de recommandations, prédiction de prix de vente...

Tes missions principales seront :

Contribuer aux projets en tant que data scientist

Etudier, évaluer et valider la pertinence de nouveaux d'algorithmes et modèles

Amélioration d'algorithmes et de modèle existants

Etre garant·e des méthodes d'industrialisation des projets de machine learning

Analyser les résultats, contrôler et mesurer la qualité

Réaliser une veille active, consolider votre expertise et challenger ou proposer des alternatives

Participer et animer une petite communauté naissante d'ingénieurs datascientist

Publier et rendre visible nos travaux sur notre blog groupe

Conseiller, partager et guider pour assurer la montée en compétences des équipes

Assurer la pérennité des documentations

Contribuer à améliorer et automatiser la plateforme data AWS

Nos technos :

Python, Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Scipy

XGBoost, CatBoost, Tensoflow, Keras ,NLP

AWS Sagemaker, AWS S3, AWS Codebuild, AWS Lambda, AWS ECR

Docker, Github, Flask, Gunicorn

De formation Bac+5, vous justifiez d'une expérience de 4 années minimum.

- Nous cherchons un profil qui peut faire valoir :

Plusieurs expériences "datascientist" significatives

Des compétences élargies de Machine Learning (plusieurs types d'algorithmes expérimentés)

Expérience d'industrialisation de solutions de machine learning sur le cloud AWS

La maitrise du développement dans l'écosystème Python

Une approche résolument Solution Focus

Une capacité à expliciter les concepts complexes à un public non technique

- Quelques points forts qui ferait une différence :

Des talents en tant qu'ingénieur·e data pour contribuer à la conception globale de la plateforme

Maitrise des capacités de AWS Sagemaker

Formation académique ML

Connaissance de Tableau et/ou maitrise d'outil de dataviz

Un intérêt pour le secteur automobile