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Détail de l'offre

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

Infos clés

Référence :
26fc9422-296f-4541-be67-7f7ac95ad616
Fonction :
Conseil NTIC - SI
Secteur d'activité :
Audit / Conseil / Expertise
Localisation :
Suresnes (92)
Type de contrat :
Alternance / Temps plein
Durée :
+ d' 1 an
Date de début :
25/04/2025
Niveau :
Bac/Bac+1
Rémunération :
moins de 1600 € / mois
 

L'entreprise

OpenClassrooms
Groupe : OpenClassrooms
Visiter le site de l'entreprise

OpenClassrooms est une entreprise à mission qui s?est fixée pour ambition de rendre l?éducation accessible à toutes et tous, partout.

Le poste

La mission :

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

- Automatisation des bases de données : Créer et automatiser les bases requises pour la modélisation ;

- Amélioration du modèle de résiliation : Tester des techniques de Machine Learning pour optimiser la prévision des résiliations de contrats ;

- Optimisation tarifaire : Explorer des méthodes mathématiques pour définir les prix à proposer aux clients ;

- Mise en production : Déployer vos solutions et les tester en conditions réelles avec des A/B tests ;

- Mesure de la dérive : Analyser la performance des modèles en suivant les données collectées dans le temps.

Poste basé à Suresnes (Île-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 :

- Étudiant(e) Bac+5 en école d'ingénieur ou université, spécialisé(e) en Mathématiques, Statistiques ou Data Science ;

- Avec des capacités à développer en Python avec les bibliothèques classiques de traitement et d'analyse de données (Pandas, Numpy ; Matplotlib/Seaborn, Scikit-Learn).

- Familiarité avec les bonnes pratiques de développement (tests unitaires, Git) ;

- Notions de SQL et compréhension des principes de Machine Learning ;

- Appréciation du travail collaboratif et capacité à produire des livrables rigoureux et de haute qualité.

Merci de votre attention.

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