DGDDI (DG-DSTRAT) Data scientist au sein du pôle de science des données de la douane française H/F
Ministere de l'Economie et des Finances
Paris
Description du poste Domaine et métier Numérique - Data Scientist Intitulé du poste DGDDI (DG-DSTRAT) Data scientist au sein du pôle de science des données de la douane française H/F Cotation RIFSEEP Cotation 3 Versant Fonction publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Statut du poste Vacant Nature de l'emploi Emploi ouvert aux titulaires et/ou aux contractuels Descriptif de l'employeur Direction Générale des Douanes et des Droits Indirects Délégation à la Stratégie 30, rue Raoul Wallenberg 75019 Paris Accessible par le métro 11 (station Porte des Lilas) Au sein des ministères économiques et financiers, la direction générale des douanes et droits indirects est une administration à réseau, présente sur le territoire métropolitain, en outre-mer et à l'international. Elle compte près de 17 000 agents, qui exercent des missions variées dans le domaine du commerce international, de la lutte contre la fraude, ou encore des fonctions dites « supports ». La délégation à la stratégie La délégation à la stratégie, créée en 2020 au sein de la douane, est chargée de concevoir et d'animer, en lien avec les différentes entités de la direction générale, les services déconcentrés et les autres administrations concernées, la stratégie de la douane. La délégation à la stratégie est une structure placée directement auprès du directeur général et du directeur général adjoint. Elle assure une mission de veille et de prospective en identifiant les évolutions qui sont susceptibles d'avoir un effet majeur sur l'exercice des missions de la douane. Elle élabore en conséquence des scénarios d'évolution de l'exercice de ces missions, en lien avec les sous-directions. Elle coordonne également la transformation de l'ensemble des missions de la douane, en liaison notamment avec la sous-direction des systèmes d'information. Descriptif de l'employeur (suite) La délégation à la stratégie est chargée de mener à bien des projets stratégiques pour la douane, notamment le programme de valorisation des données (VDD), programme central de la transformation de la douane par la donnée. Le pôle de science des données La donnée est un levier de transformation stratégique pour la douane, qui fait l'objet d'un axe dédié au sein de sa stratégie définie pour la période 2022-2025. L'objectif est de transformer la conduite des missions de la douane par l'utilisation des données et d'améliorer les conditions d'exercice de ces missions par les agents. La douane a fait le choix de développer l'utilisation et la valorisation de ses données au bénéfice de tous les métiers de la douane en constituant un pôle de science des données rattaché à la délégation à la stratégie. Constitué de six agents, ce pôle contribue activement au programme de valorisation des données et il apporte son appui au service d'analyse de risque et de ciblage chargé de lutter contre les fraudes douanières. Personnes à contacter : Mme Marie Baguet, cheffe du pôle de science des données [email protected] M. Thibault Durouchoux, adjoint pôle de science des données [email protected] Description du poste Le/la data scientist est en capacité d'explorer et de traiter des données complexes, multiples et déstructurées, de mobiliser des connaissances mathématiques et techniques pour construire des modèles permettant de prédire des comportements, d'identifier des comportements récurrents et des tendances. Ses analyses visent à trouver de nouveaux axes d'optimisation, à identifier des éléments atypiques, ou encore à identifier des signaux faibles révélateurs. La démarche de valorisation des données à la douane a pour objectif d'accompagner et d'accélérer la transformation numérique de la douane en mettant l'exploitation de la donnée au cœur de l'ensemble de ses missions : accompagnement des entreprises dans leurs opérations de dédouanement, lutte contre la fraude et fiscalité douanière... Les transformations enclenchées par cette démarche concernent donc l'ensemble des métiers et fonctions de la douane. En pratique, la démarche de valorisation de la donnée cherche à créer, grâce à la science des données, une dynamique permettant de modifier en profondeur le modèle opérationnel de la douane et son pilotage par la donnée. Par ailleurs la douane a mis en place une infrastructure big data et un lac de donnée appuyé par un outillage complet de traitement/visualisation de la donnée (Cloudera Data Plateform, Hive, Spark/pyspark, Tableau, PostgreSql, Angular, Mlflow ...). Dans le contexte du programme de valorisation des données, les principales missions du/de la data scientist seront les suivantes :
- contribuer, en phase d'idéation, à la qualification du volet Data Science de chaque idée de cas d'usage pour évaluer la faisabilité et la complexité technique ;
- construire, en phase de développement, les modèles et les algorithmes de traitement de données nécessaire à la réalisation de service et de produit data ;
- adapter, en phase de passage à l'échelle, les développements Data Science pour les industrialiser (entraînement de modèles sur des données rafraîchies / plus complexes, optimisation en performance de codes data science...) ;
- identifier et spécifier à chaque étape les jeux de données à collecter et à étudier ;
- participer ponctuellement à la réalisation d'analyses de données pour les équipes métiers.
- proposer des recommandations pour améliorer l'exploitation et la valorisation des données en douane (identification de données externes, contribution à la qualité et à la préparation des données, construction d'indicateurs de la valeur apportée par l'exploitation des données...) ;
- maintenir, au-delà de la démarche Valorisation des données, les applications industrialisées sur leur volet data science, dans une logique MLOps (vérification régulière de la pertinence des modèles...) ;
- rédiger la documentation technique relative aux travaux qu'il a contribué à développer.
- solides connaissances en Data Science (statistiques, préparation de données, Machine Learning / Deep Learning et MLOps)
- expérience dans le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning
- bonne maîtrise de Python et des packages de Data Science associés (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Tensorflow/Pytorch...)
- maîtrise des bonnes pratiques de développement et de git
des connaissances en Spark serait un plus - capacité à mener des analyses de données et produire des visualisations
- capacité à vulgariser et présenter des résultats à des équipes non techniques
- savoir travailler en équipe
- SAVOIR-FAIRE - Analyser une information, une donnée, une situation, un dispositif
- SAVOIR-FAIRE - Rechercher des données, des informations
- SAVOIR-FAIRE - Travailler en équipe
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