Senior Data Scientist

Senior Data Scientist

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RÉALISATIONS CLES ATTENDUES
Compréhension de l'activité et mise en œuvre de la solution
•  Le besoin de l'entreprise est compris et formalisé dans une fiche descriptive ou un cahier des charges.
•  Les méthodes sont identifiées par des recherches externes et sélectionnées. selon leurs fondements théoriques, leurs avantages et leurs inconvénients.
•  Les résultats de l'analyse ou les modèles sont présentés aux clients avec des outils de visualisation des données indiquant les performances et les limites. Le code source est livré et expliqué si nécessaire.
Qualité/Capitalisation
•  Toutes les étapes du projet de Machine Learning sont mises en œuvre. (pipeline, composants, tests), en respectant les normes de qualité.
•  Tout code créateur de valeur est réutilisable par la communauté.
•  Les modèles d'analyse de données sont monitorés (veille technologique) et des partenariats sont développés.
Santé du métier
•  Le métier est bien supporté par le réseau des data scientists avec des propositions d'améliorations pour développer les personnes, les technos, les processus.