Data Scientist
Summary
Data scientist for Franco-Swiss IT services firm Avanda, working on a multi-year public-sector project in Geneva: collecting and preparing data, building and evaluating ML/DL models (NLP, computer vision, reinforcement learning) with Python, PyTorch and TensorFlow, and deploying them with software engineers. Regular on-site presence in Geneva (or border region) is required.
- Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données).
- Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations.
- Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats.
- Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation.
- Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production.
- Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes.
Requirements
- Diplôme d'ingénieur ou Master (ou équivalent) en data science ou domaine similaire.
- 5 ans et plus d'expérience dans le domaine.
- Très bonnes connaissances de Python et de Jupyter, des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, Conda et Scikit-learn.
- Très bonnes connaissances du traitement du langage naturel, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que de la qualité des données.
- Bonnes connaissances de la technologie de gestion des bases de données et de l'organisation orientée service (approche ITIL).
- Important: aider les métiers à définir des objectifs réalistes à partir de leurs besoins et de leurs données; autonomie dans la réalisation et le déploiement des algorithmes et des modèles de data science et d'IA.
- Qualités: travail en équipe et partage des connaissances, excellente capacité rédactionnelle, de synthèse et de présentation, capacité à prendre des décisions, à challenger les besoins et à être force de proposition, autonomie, dynamisme, capacité à travailler sous stress, gestion des risques.
- Une accréditation de sécurité peut être demandée.