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Matrix Global
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51 – 200 Employés
Alimentation et boissonsConseilLogistique
Matrix Global développe des places de marché numériques pour les transactions dans le secteur intermédiaire du pétrole et du gaz. Sa plateforme propriétaire MAP prend en charge les enchères de capacités de stockage et de transport par pipeline, aidant les entreprises énergétiques et les fournisseurs de stockage à comparer les opportunités, à améliorer la transparence du marché et à gérer leur exposition au moyen de contrats à court et à long terme. L’entreprise collabore avec les acteurs du secteur afin de rendre les transactions de stockage plus compétitives et mieux éclairées par les données opérationnelles.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist - Europe en télétravail

Rejoignez Matrix Global en tant que Data Scientist pour développer des solutions évolutives de machine learning et d’analyse. Ce poste en contact avec les clients couvre la modélisation des données, le déploiement et la collaboration avec des interlocuteurs techniques et métier.

EUUnion européenneÀ distanceTemps pleinJuniorIntermédiaireLangue Requise : anglaisData scientist
AirflowCloudPySparkPython

Description

  • Fournir des solutions de data science sur l’ensemble du cycle de vie des projets
  • Examiner des jeux de données complexes et volumineux afin d’identifier les tendances, les anomalies et les résultats exploitables
  • Créer et perfectionner des modèles de machine learning et des workflows d’analyse avancée
  • Préparer les données et concevoir des variables pour les projets de modélisation prédictive
  • Collaborer avec les équipes Produit, Ingénierie et Customer Success pour transformer les besoins métier en solutions techniques
  • Piloter les activités de data science pour les déploiements clients, les projets pilotes et les mises en production
  • Développer des partenariats techniques de confiance avec les clients et les collaborateurs externes
  • Recommander des améliorations pour les produits, les algorithmes et les capacités analytiques
  • Former les utilisateurs et les parties prenantes et leur transmettre les connaissances nécessaires
  • Étudier les problèmes liés aux données et à l’analyse et contribuer à leur résolution

Exigences

  • Diplôme de niveau licence ou master en data science, informatique, mathématiques, statistiques, économie ou dans une discipline quantitative connexe
  • Au moins deux ans d’expérience en data science, ingénierie des données, machine learning ou développement big data
  • Maîtrise avancée de la programmation Python
  • Expérience professionnelle avec PySpark
  • Connaissance pratique des frameworks de traitement de données à grande échelle et des pipelines de machine learning
  • Expérience de la gestion des cycles de vie du machine learning avec MLflow, Airflow ou des outils de workflow comparables
  • Solides compétences en analyse, modélisation statistique et résolution de problèmes
  • Capacité à expliquer des concepts techniques complexes à des publics techniques et non techniques
  • Une expérience en contact avec les clients ou les parties prenantes externes constitue un atout
  • Une expérience dans les services financiers, la détection des fraudes, l’analyse des risques, la conformité ou la surveillance des transactions est souhaitée
  • Une connaissance des environnements cloud dédiés aux données et au machine learning est souhaitée
  • Une expérience dans l’identification d’anomalies et l’extraction d’informations à partir de données volumineuses est souhaitée
  • Une connaissance des bonnes pratiques de déploiement et de supervision des modèles de machine learning est souhaitée

Avantages

  • Rémunération et avantages compétitifs
  • Possibilités d’évolution professionnelle significative
  • Culture de travail diverse et inclusive
  • Environnement collaboratif axé sur l’apprentissage et le développement continus
  • Collaboration avec une équipe internationale compétente
  • Contribution à des initiatives techniquement stimulantes
  • Possibilités de dispenser et de recevoir des formations et de transmettre des connaissances

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