Data Scientist - Python / PySpark / GeoPandas (F/H) - Freelance

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇

2 jours de télétravail / semaine - Lyon (03) - Expérience de 5 ans minimum

Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ?

Nous recherchons un.e Data Scientist capable d’intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu’à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python, PySpark et des données spatiales avec GeoPandas.

Votre rôle

Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d’y répondre.

Concrètement, vous serez amené.e à :

- participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins

- rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires

- concevoir et développer les traitements de données

- mener des études statistiques

- développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning

- restituer vos analyses sous forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord

- porter des codes d’expérimentation ou d’étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation.

Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu’au partage des bonnes pratiques.

Un rôle qui ne s’arrête pas à la modélisation

Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d’industrialisation.

Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d’un Product Owner ou d’un Product Manager. Vous devrez donc être à l’aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data.

Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production.