Vos missions
Le Groupe INDIGO recrute un(e) DATA SCIENTIST H/F :
Le(la) Data Scientist H/F fait partie intégrante de l’équipe Business Intelligence en contribuant activement à l’amélioration des performances et à l’optimisation des décisions grâce à l’analyse avancée des données. Il(elle) soutient les opérations d’Indigo en développant et maintenant des modèles prédictifs et des tableaux de bord analytiques pour optimiser la prise de décision. Il(elle) est responsable de la conception, de l’automatisation et de la mise en production de rapports, de modèles de prévision et d’analyse.
Il(elle) exploite ses compétences en Machine Learning, modélisation statistique, visualisation de données et ingénierie des données pour améliorer les performances métiers. Il(elle) assure également l’industrialisation des modèles via des pipelines automatisés et contribue à la formation des équipes sur l’utilisation des outils analytiques.
TÂCHES/RESPONSABILITÉS :
- Concevoir, développer et implémenter des modèles analytiques avancés (y compris prédictifs) ainsi que divers modèles opérationnels et de tarification.
- Développer et maintenir des tableaux de bord analytiques basés sur les insights issus des modèles.
- Préparer, manipuler et assurer la maintenance du flux de données vers les tableaux de bord et modèles de données.
- Appliquer des techniques analytiques avancées telles que l’apprentissage automatique, le data mining et la modélisation statistique afin de concevoir et implémenter des modèles mathématiques et des algorithmes adaptés aux scénarios réels du stationnement.
- Modéliser l’occupation, la demande et la saisonnalité, afin d’optimiser la tarification selon le bon moment et le bon client.
- Traiter, nettoyer et vérifier l’intégrité des données utilisées pour l’analyse.
- Travail avec les équipes Data Engineering pour intégrer les modèles dans l’écosystème data.
Profil recherché
Formation souhaitée :
Diplôme en discipline quantitative (analyse commerciale, mathématiques, statistiques, recherche opérationnelle, sciences physiques ou informatiques).
Expérience :
2 ans d’expérience dans le déploiement des pipelines de traitement des données et des modèles de Machine Learning.
HARD SKILLS :
Connaissances souhaitées :
– Solide compréhension pratique de l’application de l’analyse aux problématiques commerciales, dans divers secteurs et types de clients et à choisir des approches analytiques adaptées de manière logique.
– Compétences analytiques solides, maîtrise de langages open source (Python), Excel, et aisance dans l’analyse de grands ensembles de données.
- Expérience avec les modèles de prévision classiques (ARIMA, Holt-Winters, SARIMA, Prophet) uncluant l’utilisation de modèles avancés (LSTM, XGBoost, Transformer-based models).
- Orchestration et mises à jour de pipelines de données avec Airflow.
- Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow (suivi des expérimentations, versioning, déploiement).
- Maîtrise de Power BI, modélisation des données, création de rapports et administration technique.
- Expérience avec IBM Cognos TM1 ou un outil équivalent (Hyperion, Business Objects).
- Déploiement de modèles via des API pour une utilisation en production.
- Expérience en analyse pour la prise de décision basée sur des preuves, en développement de modèles et outils d’aide à la décision ou en élaboration de business cases pour des investissements.
SOFT SKILLS :
- Organisation efficace du travail et des ressources pour maximiser la valeur et la qualité des livrables.
- Esprit collaboratif et capacité à travailler efficacement avec les collègues et clients.
-
Excellentes compétences en présentation, communication écrite et orale.
- Excellentes compétences interpersonnelles, organisationnelles et en gestion du temps, même sous pression.
- Capacité à influencer et engager les clients à travers diverses techniques de persuasion.
- Enthousiasme, dynamisme, rigueur, passion, orientation résultats et volonté d’apprentissage.
- Sens commercial développé.
Informations supplémentaires
Cet emploi est ouvert aux travailleurs en situation d’handicap.