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Data Scientist France, Saint-Quentin Emplois

3 Offres d'emploi

Data Scientist & Référent IA
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Intégrez notre pôle Cash Management Services (CMS) en tant que Data Scientist & Référent IA, basé à Saint-Quentin. Vous piloterez le portefeuille de cas d'usage IA, de l'idéation au déploiement, en garantissant leur alignement métier et leur valeur. Bénéficiez d'un environnement flexible avec tél...
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France , Saint-Quentin
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Beamy
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Data Scientist & Référent IA
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Intégrez une équipe produit en tant que Data Scientist & Référent IA. Pilotez le portefeuille de projets d'Intelligence Artificielle pour le Cash Management, de l'identification à la valorisation. Profil expert avec 6-10 ans d'expérience en IA/ML et connaissance des processus bancaires. Poste bas...
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France , Saint-Quentin-en-Yvelines
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Crédit Agricole
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Data Scientist Back Office
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Poste de Data Scientist Back Office à Saint-Quentin-en-Yvelines. Intégrez la direction des opérations marchés (CMO) d'une grande banque pour optimiser les processus via l'analyse de données. Mission : développer des KPI, des algorithmes d'apprentissage et des outils d'aide à la décision. Profil B...
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France , Saint-Quentin-en-Yvelines
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À propos du poste de Data Scientist

Explorez les opportunités de carrière dans l'un des domaines les plus dynamiques du numérique en découvrant nos annonces pour des postes de Data Scientist. Les emplois de Data Scientist sont au cœur de la transformation des données en leviers de croissance et d'innovation pour les entreprises. Ce professionnel de la donnée est un expert pluridisciplinaire dont la mission principale est d'extraire des insights actionnables à partir de volumes de données souvent massifs et complexes.

Typiquement, le quotidien d'un Data Scientist s'articule autour d'un cycle de vie de projet bien défini. Il commence par la compréhension des enjeux métiers et la collecte des données pertinentes. Vient ensuite l'étape cruciale de nettoyage, d'exploration et de préparation des données (data wrangling), qui occupe une part significative du temps. Sur ces bases solides, le Data Scientist conçoit, entraîne et évalue des modèles statistiques, de machine learning ou d'intelligence artificielle. Ces modèles peuvent être prédictifs, prescriptifs, ou, avec l'avènement de l'IA générative, créatifs. La mise en production (MLOps) et le monitoring de ces solutions pour assurer leur performance dans le temps font de plus en plus partie intégrante des responsabilités.

Les compétences requises pour ces emplois sont un mélange de savoir-faire technique et de soft skills. Sur le plan technique, une maîtrise avancée de langages comme Python ou R, et des librairies associées (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), est indispensable. La connaissance des écosystèmes Big Data (Spark, Hadoop) et du cloud computing (AWS, Azure, GCP) est très souvent exigée. Une expertise en bases de données SQL et NoSQL, ainsi qu'en visualisation de données (Tableau, Power BI), complète ce profil. Au-delà de la technique, un excellent Data Scientist possède une curiosité intellectuelle aiguë, un esprit analytique rigoureux et une capacité à vulgariser des concepts complexes pour dialoguer efficacement avec les équipes métier et les décideurs non techniques. La maîtrise de l'anglais technique est également un atout majeur.

Que vous soyez spécialisé en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel (NLP), en systèmes de recommandation ou en IA générative, les emplois de Data Scientist offrent un terrain de jeu infini pour résoudre des problèmes concrets et avoir un impact stratégique. Si vous êtes passionné par les données, les algorithmes et l'innovation, explorer ces postes est la première étape vers une carrière d'avenir.