Data Scientist

Rôle et Responsabilités:

1. Extraire et analyser les données se trouvant dans les bases de données de l’entreprise afin d’optimiser et d’améliorer le développement des produits, les techniques de marketing et les stratégies commerciales.
2. Évaluer l’efficacité et l’exactitude des nouvelles sources de données et techniques de collecte de données.
3. Élaborer des algorithmes et des modèles de données personnalisées à appliquer aux ensembles de données.
4. Utiliser une modélisation prédictive pour accroître et optimiser l’expérience des clients, les revenus générés, le ciblage publicitaire et d’autres résultats opérationnels.
5. Élaborer un cadre de tests A/B pour l’entreprise et mettre à l’essai la qualité du modèle.
6. Coordonner différentes équipes fonctionnelles pour mettre en œuvre des modèles et surveiller les résultats.
7. Élaborer des processus et des outils pour le contrôle et l’analyse du rendement des modèles et de l’exactitude des données.

Exigences et requis:

1. Titulaire d’une maîtrise ou d’un doctorat en statistique, informatique, analyse des systèmes de gestion ou autre domaine connexe.
2. Au moins 6 ans d’expérience en science des données ou en statistiques appliquées.
3. Solides aptitudes pour le développement de produits et la résolution de problèmes.
4. Expérience dans l’utilisation de langages informatiques statistiques (R, Python, SQL, etc.) pour manipuler les données et extraire des renseignements de grands ensembles de données.
5. Expérience dans la manipulation d’ensembles de données et l’élaboration de modèles statistiques.
6. Expérience avec diverses techniques d’apprentissage automatique (Forêt d'arbres décisionnels, gradient boosting, machines à vecteur de support, réseaux de neurones, réseaux bayésiens, etc.) et de leurs avantages et inconvénients dans le monde réel.
7. Expérience avec les techniques et concepts statistiques sophistiqués (MLG/régression, séries chronologiques, propriétés des distributions, tests statistiques et utilisation conforme, etc.).
8. Expérience dans l’utilisation et la création d’architectures de données.
9. Expérience dans l’utilisation de services Web : Redshift, S3, Azure, Spark, DigitalOcean, etc.
10. Expérience dans l’analyse de données provenant de : Microsoft Application insights, Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, etc.
11. Expérience dans la visualisation et la présentation de données pour des intervenants, à l’aide de : Periscope, Microsoft Power BI, Business Objects, D3, ggplot, etc.
12. Expérience de direction d’initiatives axées sur le service client.
13. Excellentes aptitudes pour la communication verbale et écrite en vue de la coordination des équipes.