En un coup d'œil
- Missions: Développez des algorithmes pour comprendre les flux de marchandises et prédire les comportements.
- Entreprise: Kpler, une entreprise innovante dans le domaine des données maritimes.
- Avantages: Environnement inclusif, opportunités de croissance et travail sur des projets impactants.
- Autres infos: Participez à une communauté Machine Learning vibrante et mentorisez des talents juniors.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et transformez des données complexes en ressources stratégiques.
- Qualifications: 5 ans d'expérience en science des données et maîtrise de Python.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
At Kpler, we simplify global trade information and provide valuable insights.
Founded in 2014, our goal is to help over 10,000 organisations by offering the best intelligence on commodities, energy, and maritime through a single platform.
Working at Kpler means you'll be a key player in turning complex data into strategic resources for our clients.
Your role involves creating data-driven stories that empower clients in their industries.
Your expertise helps Kpler navigate markets successfully.
Your journey starts here, where innovation meets impact.
Join our team of 500+ talented people from 35+ countries worldwide.
Purpose of the rol
Maritime domain awareness and commodity tracking involve the effective fusion of fragmented information that compose the complex commodity flows landscape.
When combined efficiently, vessel tracking data and trading history, commodity supply and demand, proprietary trading data, and machine learning algorithms provide an understanding of events at ports and on open seas at different levels of granularity.
Rapidly evolving global geopolitical developments and tensions significantly affect trading, disturbing the supply chain and altering commodity flow patterns which brings more uncertainty about the modelling of these phenomena.
As a senior data scientist with Kpler’s Flows team, you will develop algorithms that extend our comprehension of commodities flows in space and time by devising forecasting models, predicting future trades, detect anomalies in data and anomalous behaviour of various players.
Some of the exciting projects you will work on include
- Driving the design, rapid experimentation, development, testing and deployment of data science models for flow forecast models and anomaly detection;
- Optimising and fine-tuning models in production, overseeing the continuous monitoring of deployed models, and effectively handling model and data drift promptly;
- Building robust pipelines for integrating data from diverse sources, including big geospatial data, ship mobility data, and document recognition; Researching and identifying methods, data sources, and features that will drive business impact and improve models’ accuracy in the current scope of ever-changing world-scale commodity trading;
As a senior data scientist, you will
- Devise efficient solutions to tackle ML/Big Data challenges using relevant, up-to-date methods and technologies.
- Work across the stack to deliver new features end-to-end, from prototyping, to deployment and caring for data drift in production.
- Ensure optimal, cost-effective design decisions that improve performance and overcome scalability limits.
- Own meaningful parts of our service, demonstrating the ability to lead projects independently, have an impact, and grow with the company.
- Identify opportunities for novel projects and liaise with product teams to advance ideas into value-adding features.
- Actively share knowledge and document insights, effectively communicate complex concepts and analysis to technical and non-technical audiences, aiming to support continuous team improvement and drive collaboration.
- Act as a mentor for our junior data scientists, helping to accelerate their growth; you will act as the Tech Lead on some projects.
- Be part of a vibrant Machine Learning community in Kpler, tackling the whole spectrum of ML problems.
Our Machine Learning tech stack includes
- Python, ML libraries (Tensor Flow, pytorch, scikit-learn, transformers, XGBoost, Res Net), geospatial libraries (shapely, geopandas, rasterio), CV libraries (scikit-image, Open CV, yolo, Detectron2).
- AWS, Postgres, Apache Airflow, Apache kafka, Apache Spark
Mandatory requirements
- You have at least 5 years of experience in the DS role, deploying models into production;
- You have proven experience delivering end-to-end ML solutions that produce business value.
- You are proficient in Python.
- You have expert knowledge of at least one cloud computing platform (preferably AWS).
- You are fluent in English.
Nice to haves but not mandatory
- You have expertise on applications focusing on geospatial data and mobility analytics (highly desirable).
- You have proven experience with big data technologies, specifically Spark and Kafka.
- You have experience working with state-of-art ML pipeline technologies (such as MLflow, Sagemaker...) or building a ML pipeline by yourself (Docker, Kubernetes, Paperspace, Airflow...).
- You have a Ph. D. in a quantitative field (computer science, mathematics, physics, engineering...).
- You are familiar with the shipping industry and commodity trading.
- You are comfortable with software engineering best practices.
- You value code simplicity, performance and attention to detail.
- You have experience working in an international environment.
- Our People Pledge
Don’t meet every single requirement?
Research shows that women and people of color are less likely than others to apply if they feel like they don’t match 100% of the job requirements.
Don’t let the confidence gap stand in your way, we’d love to hear from you!
We understand that experience comes in many different forms and are dedicated to adding new perspectives to the team.
Kpler is committed to providing a fair, inclusive and diverse work-environment.
We believe that different perspectives lead to better ideas, and better ideas allow us to better understand the needs and interests of our diverse, global community.
We welcome people of different backgrounds, experiences, abilities and perspectives and are an equal opportunity employer.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist - Maritime Risk and Compliance employeur : Kpler
Kpler est un employeur exceptionnel, offrant un environnement dynamique et axé sur l'impact pour les ingénieurs en IA. Avec des opportunités de mentorat et de croissance professionnelle, vous serez au cœur de l'innovation technologique tout en contribuant à des solutions AI de pointe. De plus, notre culture de travail valorise la collaboration et la sécurité, garantissant que chaque membre de l'équipe puisse s'épanouir et voir les résultats tangibles de son travail.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Scientist - Maritime Risk and Compliance
✨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 Kpler
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Kpler. 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 Senior Data Scientist - Maritime Risk and Compliance
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Kpler, 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 Kpler 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 Kpler. 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 Kpler
✨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 Kpler et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.