Chargé d’études Data Science (H/F)
La mission de l’Institut de l’Élevage est d’améliorer la compétitivité des élevages herbivores et de leurs filières dans un contexte en perpétuelle mutation. Ses travaux apportent des solutions techniques et innovantes aux éleveurs de bovins, ovins, caprins et équins et aux acteurs des filières. Ils fournissent des éléments de réponse aux questions sociétales et aux enjeux d’actualité, au service des acteurs de l’élevage et de ses filières. Avantages :
* RTT
- Tickets restaurants
- Intéressement
- Remboursement des transports à 50%
VOS MISSIONS
ANALYSE ET MODÉLISATION DE DONNÉES
- Analyse statistique de jeux de données complexes
- Développement de modèles prédictifs ou explicatifs
- Traitement et structuration de données issues de différentes sources
- Contribution à des projets innovants en data science
APPUI AUX PROJETS EXPÉRIMENTAUX
- Conception et analyse de plans expérimentaux
- Analyse statistique de données issues d’essais
- Interprétation et restitution des résultats
EXPLOITATION DE DONNÉES COMPLEXES
- Analyse de données hétérogènes (bases métiers, capteurs, données textuelles…)
- Développement d’outils d’analyse adaptés aux besoins des équipes métiers
FORMATION ET ACCOMPAGNEMENT INTERNE
- Animation ponctuelle de formations (Excel avancé, méthodes statistiques…)
- Appui méthodologique aux équipes internes
POURQUOI REJOINDRE DATA’STAT ?
- Intégrer une équipe data dynamique et pluridisciplinaire
- Travailler sur des projets concrets à fort impact terrain
- Contribuer à l’innovation et à la valorisation de la donnée dans les filières d’élevage
FORMATION
Bac +5 en statistique, data science, mathématiques appliquées, agronomie quantitative ou domaine équivalent.COMPÉTENCES TECHNIQUES
- Solide maîtrise des méthodes statistiques
- Maîtrise d’un langage d’analyse de données (R ou Python)
- Expérience en analyse et modélisation de données
- Bon niveau sur Excel (manipulation et structuration de données)
ATOUTS APPRÉCIÉS
- Connaissances en Business Intelligence ou datavisualisation
- Expérience en text mining ou traitement de données complexes
- Connaissance du monde agricole ou de la recherche appliquée
QUALITÉS ATTENDUES
- Rigueur scientifique
- Curiosité et autonomie
- Capacité à vulgariser des résultats complexes
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