Data scientist (F/H)

Social Clean, a été fondée avec une mission simple : aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en utilisant des données pertinentes et fiables. Nous sommes convaincus que l'analyse de données peut transformer la façon dont les entreprises fonctionnent et leur donner un avantage concurrentiel significatif.

Notre équipe est composée de professionnels de la data expérimentés, qui possèdent une expertise approfondie en matière d'analyse de données, de visualisation et d'interprétation. Nous avons travaillé avec des entreprises de différentes tailles et de différents secteurs, ce qui nous permet de comprendre les défis uniques auxquels sont confrontées les entreprises dans différentes industries.

Nous offrons une gamme de services pour aider les entreprises à tirer parti de leurs données, y compris la collecte et le nettoyage des données, l'analyse des données, la visualisation des données, et la modélisation prédictive. Nous sommes également en mesure d'aider les entreprises à mettre en place des systèmes de gestion de données efficaces pour assurer que leurs données sont stockées et organisées de manière à maximiser leur utilité.

Vos missions

1. Collecter et nettoyer les données : Trouver, collecter et nettoyer les données nécessaires à l'analyse en utilisant différentes sources telles que les bases de données, les API, les sites web, les fichiers Excel, etc.
2. Analyser les données : Utiliser des méthodes statistiques et des outils de visualisation pour explorer les données et identifier les tendances, les corrélations et les modèles.
3. Développer des modèles prédictifs : Utiliser des techniques d'analyse statistique et de machine learning pour développer des modèles prédictifs pour prévoir des résultats futurs basés sur les données existantes.
4. Évaluer les modèles prédictifs : Évaluer les performances des modèles prédictifs et apporter des améliorations.
5. Communiquer les résultats : Présenter les résultats d'analyse de données sous forme de rapports, de graphiques ou de tableaux pour aider à prendre des décisions éclairées.
6. Collaborer avec d'autres équipes : Travailler en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles pour comprendre les problèmes métier et recommander des solutions basées sur les données.
7. Utiliser des outils de programmation : Utiliser des outils de programmation tels que Python, R et SQL pour analyser et manipuler les données.
8. Gérer les projets : Gérer des projets de bout en bout, y compris la collecte de données, l'analyse, le développement de modèles, l'évaluation des performances et la communication des résultats.
9. Rester à jour sur les dernières tendances : Restez à jour sur les dernières tendances et les nouvelles technologies pour améliorer les méthodes et les pratiques de l'entreprise.

Vos compétences

1. Compétences en programmation : Connaissance approfondie des langages de programmation couramment utilisés en science des données tels que Python, R, SQL, etc.
2. Compétences en visualisation de données : Compétences en visualisation de données pour créer des graphiques et des tableaux clairs et concis pour présenter les résultats de l'analyse.
3. Compétences en apprentissage automatique : Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.
4. Compétences en bases de données : Connaissance des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des compétences en gestion et en analyse des données.
5. Compétences en gestion de projet : Capacité à gérer des projets de bout en bout, y compris la collecte de données, l'analyse, la modélisation et la présentation des résultats.
6. Compétences en communication : Capacité à communiquer de manière claire et concise les résultats d'analyse de données aux parties prenantes et aux collègues.
7. Compétences en résolution de problèmes : Capacité à identifier et à résoudre les problèmes liés à la collecte et à l'analyse de données.
8. Compétences en mathématiques : Connaissance des mathématiques appliquées, y compris les statistiques et les probabilités.
9. Compétences en intelligence artificielle : Connaissance des concepts d'intelligence artificielle, y compris le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
10. Compétences en gestion des données : Capacité à comprendre et à gérer de grandes quantités de données pour optimiser l'analyse et la prise de décision.

Avantages

• Mu tuelle Alan

• Carte Swile

• Congés payés et RTT

• Télétravail

• Welcome Kit

• Events

• Perks

Nous sommes passionnés par ce que nous faisons et nous sommes convaincus que nous pouvons aider les entreprises à transformer leur façon de travailler en utilisant des données. Si vous êtes à la recherche d'un partenaire fiable et expérimenté pour vous aider à relever vos défis de données, nous sommes là pour vous aider.