Alternance - Data scientist F/H

Alternance - Data scientist F/H

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Niveau d'études :

Master 2 / BAC +5

Début de l'alternance : septembre 2024 à Paris

Durée de l'alternance : 1 an

CONTEXTE

En tant que Data Scientist en alternance, vous serez chargé(e) de contribuer au développement et à la mise en œuvre de solutions analytiques pour résoudre des problématiques métier complexes au sein des différents business de la LB Lifestyle (Guide Michelin, Via Michelin, Tablet Hotels et Robert Parker).

Vous collaborerez avec différentes équipes de développeurs , data Analystes et les différents métiers afin d'en comprendre les besoins et de construire les solutions appropriées.

Modèles de prédiction, analyse poussée, IA générative, vous serez partie prenante des projets data de l'acquisition et du nettoyage des données à l'analyse statistique et à la création de modèles prédictifs.

A la croisée des chemins entre la data,  le business et la technique , vous serez au cœur des sujets stratégiques afin de fournir des analyses et des modèles  pouvant nous permettre de créer notamment un marketing automatisé à l'état de l'art et d'optimiser nos performances.

Vous aimez l'univers de la gastronomie, du vin et du voyage ?

Vous maitrisez Python et êtes passionné(e) par l'IA et ce qu'elle peut apporter au business ?

Vous aimez faire le lien entre les équipes métiers, data et les équipes techniques ?

Alors venez nous rejoindre ! 

MISSIONS

 

1. Acquisition et Préparation des Données : Collecter des données pertinentes auprès de différentes sources, nettoyer et prétraiter les données pour assurer leur qualité et leur cohérence.

2. Analyse et Exploration des Données : Utiliser des techniques d'analyse exploratoire pour comprendre les tendances, les corrélations et les motifs dans les données.

3. Modélisation et Prédiction : Développer et évaluer des modèles prédictifs en utilisant des techniques telles que la régression, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, et l'IA générative

4. Visualisation des Données : Créer des visualisations claires et informatives pour communiquer les résultats de manière efficace aux parties prenantes.

5. Collaboration et acculturation : Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et leurs défis, et proposer des solutions basées sur les données.

PROFIL RECHERCHE

Compétences requises :

- Formation en informatique, statistiques, mathématiques appliquées, ou data science.

- Maîtrise du langage de programmation Python & SQL

- Connaissance des outils et des bibliothèques de data science (p. ex. TensorFlow, scikit-learn, pandas, etc.).

- Compréhension des concepts de machine learning et de statistiques.

- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.

- Bonnes compétences en communication et en présentation des résultats.

- Capacité à s'adapter rapidement à de nouveaux outils et techniques.

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