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Nouveau Stage

Data Scientist Machine Learning - (H/F) - En alternance

  • Alternance
  • Nanterre (Hauts-de-Seine)

Description de l'offre

Description

Description du poste

Vos missions en tant que Data Scientist Machine Learning en alternance :

- Automatisation des bases de données : Créer et automatiser les bases requises pour la modélisation ;

- Amélioration du modèle de résiliation : Tester des techniques de Machine Learning pour optimiser la prévision des résiliations de contrats ;

- Optimisation tarifaire : Explorer des méthodes mathématiques pour définir les prix à proposer aux clients ;

- Mise en production : Déployer vos solutions et les tester en conditions réelles avec des A/B tests ;

- Mesure de la dérive : Analyser la performance des modèles en suivant les données collectées dans le temps.

Poste basé à Suresnes (Île-de-France). Travail en hybride.

Rythme d’alternance et présence en entreprise

Du lundi au vendredi

Périodes de travail de 8 heures

Repos le week-end

Travail en journée

En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois

En formation: 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois

Attention ! Cette offre ne s’adresse qu’aux candidats à l’alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées.

Profil recherché

Profil recherché :

- Étudiant(e) Bac+5 en école d'ingénieur ou université, spécialisé(e) en Mathématiques, Statistiques ou Data Science ;

- Avec des capacités à développer en Python avec les bibliothèques classiques de traitement et d'analyse de données (Pandas, Numpy ; Matplotlib/Seaborn, Scikit-Learn) ;

- Familiarité avec les bonnes pratiques de développement (tests unitaires, Git) ;

- Notions de SQL et compréhension des principes de Machine Learning ;

- Appréciation du travail collaboratif et capacité à produire des livrables rigoureux et de haute qualité.

Merci de votre attention.

Faire de chaque avenir une réussite.
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