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Contenu de l'offre Data Scientist H/F chez Abylsen
Abylsen recherche …
ABYLSEN est un groupe de conseil en ingénierie international représenté par 2500 collaborateurs et représentant 180M€ de chiffre d'affaires en 2021. Créé par plusieurs entrepreneurs en 2005, le groupe est né d'une ambition commune de développement à la maille des grandes régions européennes et est désormais implanté sur 26 localisations réparties sur 5 pays (France, Suisse, Luxembourg, Belgique et Italie).
Multi-spécialiste, nous intervenons sur 8 principaux secteurs d'activités (Automobile, Aéronautique, Ferroviaire, Industrie lourde, Energie, IT/Télécom, Lifesciences, Banque/Finance) et apportons nos expertises & compétences à l'ensemble de nos clients sur leurs projets d'innovation, de R&D et de performance opérationnelle.
Créateur de solutions ingénieuses, nos collaborateurs consultants issus des métiers de l'Ingénierie, de l'IT & des Lifesciences apportent et développent au quotidien leurs compétences et leur savoir-faire sur des projets aussi diversifiés qu'enrichissants.
Pourquoi nous rejoindre ? Parce que vous constituerez un véritable binôme avec votre Manager pour construire ensemble votre carrière ! Parce que la vie d'entreprise est importante pour nous et que vous aurez l'occasion de partager des moments privilégiés avec vos collègues lors de différents événements ! Ou parce qu'au-delà de vos compétences techniques, c'est véritablement votre personnalité qui fera la différence !
Description du poste et Missions
Dans le cadre du développement de notre entité Abylsen ST/RA (Sciences & Technologies Rhône-Alpes Auvergne Bourgogne), nous recherchons un Data scientist H/F, pour intégrer notre équipe de consultants et apporter votre expertise sur l'ensemble de nos projets.
Quel est le challenge ?
Gestion des données et support à la décision :
- Collecter et analyser les données internes et externes par l'utilisation de méthodes statistiques pour connaitre et exploiter en continu les évolutions des domaines d'application.
- Sélectionner et mettre en oeuvre des algorithmes d'apprentissage automatique pertinents sur les cas d'usage (Machine Learning, Deep Learning etc.).
- Communiquer les résultat et les solutions avec les équipes métiers et instances de direction en veillant à vulgariser les concepts complexes.
- Maintenir, faire évoluer et documenter les modèles existants en collaboration avec les utilisateurs.