Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes. Profil candidat: Vous disposez de 1 à 3 ans d'expérience en Data Science et maîtrisez les fondamentaux de Python, SQL et du Machine Learning. Une expérience ou une connaissance de la modélisation de phénomènes physiques constitue un plus, notamment dans les domaines de l'énergie, des réseaux électriques ou de systèmes complexes. Nous recherchons un profil curieux, rigoureux, autonome et capable de travailler dans un environnement technique et collaboratif.
Data Scientist Junior (H/F) employeur : Gamme solutions
Rejoindre Gamme solutions, c'est intégrer une entreprise dynamique au cœur de Paris, où l'innovation et la collaboration sont au centre de notre culture de travail. Nous offrons des opportunités de développement professionnel, un environnement stimulant et des avantages compétitifs, tout en vous permettant de travailler sur des projets significatifs dans le secteur financier. Ici, chaque employé est valorisé et encouragé à contribuer activement à notre succès collectif.
