Data Scientist Machine Learning - (H/F) - En alternance H/F

Le poste

La mission :

Vos missions en tant que Data Scientist Machine Learning
- (H/F)
- En alternance en alternance :

- Prétraiter les données brutes collectées dans le Cloud : anonymisation, standardisation, réduction, etc

- Explorer les données afin de découvrir des corrélations et des liens de causalité

- Concevoir et développer le code de modèles et algorithmes d'optimisation

- Comparer la performance, la précision, la consommation, etc, de différents modèles et algorithmes

- Participer à l'ensemble de processus de mise en production d'infrastructure et de code en appliquant les standards CI/CD

Poste basé à Lille (Hauts-de-France). Travail en hybride.

Rythme d?alternance et présence en entreprise
Du lundi au vendredi
Périodes de travail de 8 heures
Repos le week-end
Travail en journée

En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois
En formation: 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois
Attention ! Cette offre ne s?adresse qu?aux candidats à l?alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées.

Le profil :

Profil recherché :

- Actuellement en cursus de niveau Bac+4 / Bac+5 ou équivalent, avec une spécialisation sur un cursus Informatique, et plus précisément sur la Data

- Maîtrise du langage Python et ses bibliothèques de traitement des données

- Maîtrise du langage SQL, et savoir notamment travailler la donnée issue d'entrepôts de données

- Maîtrise des concepts du Machine Learning ; bien connaitre les algorithmes et méthodes d'apprentissage

- Avoir déjà travaillé sur une chaîne de traitement Data dans le Cloud

- Avoir déjà travaillé sur un projet en équipe en utilisant Git pour le versionning

- Connaissance des principes de CI/CD pour le déploiement d'application

- Être curieux et passionné par l'analyse de données

- Aimer travailler en équipe tout en sachant être autonome

- Stack technique : GCP (Cloud Storage, BigQuery), Git, SQL, Python et ses bibliothèques

Merci de votre attention.