Assistant Ingénieur(e) Data Science

Rejoignez notre équipe en tant qu'Assistant Ingénieur(e) Data Science. Vous serez impliqué dans la conception de solutions analytiques avancées pour la publicité digitale et TV, en intervenant sur l'ensemble du cycle de vie des cas d'usage. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier et contribuerez à la veille technologique et aux bonnes pratiques Data. Ce poste est destiné aux étudiants de niveau Master 2 ayant une expérience significative en Data Science appliquée.

• Contribuer à la conception de solutions analytiques avancées pour la publicité digitale et TV, en intervenant sur l’ensemble du cycle de vie des cas d’usage.
• Cadrer les cas d’usage Data Science avec les équipes métier, en collectant, nettoyant, transformant et fiabilisant de grands volumes de données.
• Concevoir, comparer et optimiser des modèles prédictifs, en mettant en place des KPI, dashboards Power BI et supports de restitution.

Profil recherché

Ce poste s’adresse à un(e) alternant(e) de niveau Master 2, école d’ingénieur ou formation équivalente, ayant déjà conduit des projets Data Science concrets en stage, alternance, projet académique avancé, laboratoire ou expérience professionnelle.

Pré-requis renforcés

• Expérience significative en Data Science appliquée : modélisation, évaluation, interprétation des résultats et mise en perspective métier ;
• Très bonne maîtrise de Python : pandas, NumPy, scikit-learn, notebooks, structuration de code ; PySpark apprécié pour les traitements volumétriques ;
• Solides bases en statistiques, machine learning, validation de modèles, feature engineering et métriques d’évaluation ;
• Connaissance d’Azure ML appréciée ;
• Maîtrise du SQL et capacité à comprendre des modèles de données existants, notamment dans des environnements décisionnels historiques ;
• Capacité à vulgariser des analyses complexes auprès de publics non techniques, en français comme en anglais.

Aptitudes comportementales

• Forte capacité d’analyse et de synthèse, orientée décision et impact business.
• Rigueur scientifique, esprit critique et sens de la qualité des données.
• Curiosité technologique et envie de transmettre les bonnes pratiques.
• Esprit d’équipe, pédagogie et communication claire avec des interlocuteurs techniques et non techniques.

Rythme souhaité : semaines pleines en entreprise.