En un coup d'œil
- Missions: Développez des solutions IA pour atteindre des objectifs commerciaux et analysez les données.
- Entreprise: KLANIK, une société de conseil innovante en ingénierie IT.
- Avantages: Salaire compétitif, développement professionnel et initiatives écologiques.
- Autres infos: Environnement dynamique avec opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez des projets technologiques stratégiques.
- Qualifications: Expérience en machine learning et compétences en programmation Python.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
KLANIK est une société de conseil en Ingénierie IT qui accompagne ses clients dans leurs projets digitaux et technologiques.
Le groupe KLANIK compte désormais plus de 750 talents, évoluant dans 16 agences en Europe, Amérique du Nord, Afrique et Moyen-Orient.
Des experts engagés, atypiques et passionnés, impliqués dans des projets stratégiques grâce à leur haut niveau de compétences en Software, Dev Ops, Cloud, Agilité, Cybersécurité, Big Data & IA.
En Parallèle De Leurs Métiers, Les Collaborateurs Du Groupe KLANIK Sont Accompagnés Au Quotidien Dans Leur Développement Personnel Et Professionnel, Via Différentes Initiatives Engageantes Et Innovantes
KONSCIOUS : communauté interne engagée dans les enjeux écologiques, sociaux et environnementaux
- KAMPUS : institut de formation technique certifié
- KORNER : incubateur de start-ups technologiques
- KLANIK ESPORT : club professionnel e-sport ouvert aux collaborateurs
Responsibilities
Job Description
- Understanding business objectives and developing AI solutions that help to achieve them, along with metrics to track their progress.
- Prepare, clean, and preprocess data for analysis.
- Analyze data quality and proactively address issues.
- Develop data-driven algorithms for clustering, classification, regression, and optimization.
- Evaluate AI solutions aligned with business objectives.
- Deploy and manage AI models in production.
- Identify differences in data distribution that could potentially affect model performance in real-world applications.
- Analyzing the errors of AI models and designing strategies to overcome them.
- Maintain and enhance existing solutions to meet evolving business needs.
- Visualize and communicate results analysis effectively.
- Present ideas, plans, and findings orally and in written reports.
- Collaborate with data scientists, data engineers, and software engineers on production applications.
Experience
- 5+ years of experience demonstrating depth and breadth in state-of-the-art machine-learning, deep learning and optimization.
- Demonstrated experience in developing core AI algorithms in industry or for real-world problems.
- Proven track record of implementing robust and scalable industrial AI solutions.
- Strong understanding of the unique challenges and complexities involved in optimization.
- Experience in implementation of MLOps pipelines is a plus.
- Experience in the Oil & Gas industry is a plus.
- Key Skills
- Strong background in applied mathematics, algorithms, and coding.
- Proficiency in statistics, machine learning, and deep learning.
- Proficiency in Python programming and data analysis libraries (e. g., Pandas, Num Py).
- Proficiency in data manipulation, cleaning, preprocessing and feature engineering …
- Proficiency in deep learning frameworks (e. g. Keras, Py Torch).
- Theoretical and practical knowledge of popular machine learning algorithms (e. g., PCA, Support Vector Machines, Random Forest, XGBoost, skforecast).
- Theoretical and practical knowledge of popular optimization methodologies (ex. PSO, GA, SGD…).
- Experience with common development tools (e. g., Py Charm, Jupyter, Docker, Git).
- Excellent communication skills, both verbal and written.
- Profile / Requirements
BSc or MSc degree in a relevant field (e. g., Computer Science, Statistics). Ph D degree is a plus.
- Key Skills
- Strong background in applied mathematics, algorithms, and coding.
- Proficiency in statistics, machine learning, and deep learning.
- Proficiency in Python programming and data analysis libraries (e. g., Pandas, Num Py).
- Proficiency in data manipulation, cleaning, preprocessing and feature engineering …
- Proficiency in deep learning frameworks (e. g. Keras, Py Torch).
- Theoretical and practical knowledge of popular machine learning algorithms (e. g., PCA, Support Vector Machines, Random Forest, XGBoost, skforecast).
- Theoretical and practical knowledge of popular optimization methodologies (ex. PSO, GA, SGD…).
- Experience with common development tools (e. g., Py Charm, Jupyter, Docker, Git).
- Excellent communication skills, both verbal and written.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist - Tabular Data employeur : KLANIK
KLANIK est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif à Marseille, où l'innovation et l'expertise technologique sont au cœur de notre mission. Nous valorisons le développement professionnel de nos employés grâce à des projets stimulants dans le secteur de l'énergie, tout en favorisant une culture d'entraide et de partage des connaissances. Rejoindre KLANIK, c'est intégrer une équipe passionnée, engagée dans un programme de modernisation ambitieux, avec des opportunités de croissance et d'évolution au sein d'une entreprise en pleine expansion.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist - Tabular Data
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de KLANIK
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez KLANIK. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist - Tabular Data
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez KLANIK, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à KLANIK que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez KLANIK. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez KLANIK
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de KLANIK et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
