Salaire de data scientist

Salaire moyen

3100 €

Salaire de base	400 €
Salaire maximum	5800 €

400 €
le plus bas

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moyen

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Le salaire moyen pour le poste de data scientist est de 3100 €.

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AGENT DE PUERICULTURE	1500 €
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chargé du quittancement	1900 €

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Salaire dans les entreprises

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Pouvez-vous décrire le poste de data scientist

Exigences

infrastructure as a Code Test en charge de bases de données
bonnes connaissances en développement avec NodeJS ou Python
expérience avérée dans la conception et le déploiement de chatbots et/ou callbots
capacité à créer une expérience utilisateur conversationnelle attrayante et convaincante
compétences en linguistique
aptitude à travailler en équipe, bon relationnel et excellentes compétences en communication
qualité de code python, interaction avec stockage s3
connaissances fast api, packaging, dockerisation, openshift un plus
D'une formation Bac+5 vous avez au moins cinq ans d'expérience dont deux ans dans le domaine du traitement de données
5 ans à 10 ans
diplômé d'une grande école d'ingénieur et/ou d'un 3ème cycle universitaire
avec 5 ans d'expérience en finance de marché
des connaissances de l'outil SPARX et de la règlementation bancaire sont un plus
des connaissances de l'outil SPARX et de la règlementation bancaire sont un plus
des connaissances de l'outil SPARX et de la réglementation bancaire sont un plus
intégration de progiciels financiers : Orchestrade, Calypso, Murex, Sophis, Summit, Kondor+
ouverture aux autres, qualités de contact, sens du travail en équipe, enthousiasme et énergie, générosité et sens de l'engagement
ouverture aux autres, qualités de contact, sens du travail en équipe, enthousiasme et énergie, générosité et sens de l’engagement
au-delà des compétences techniques ou fonctionnelles de nos collaborateurs, nous attachons une très grande importance à la personnalité de chacun
sens de l’initiative et du résultat

Responsabilités

mettre en place des règles de synchronisation et définir le composant référent pour chaque donnée
la typologie et les flux de données sur la plateforme
L’objectif de la prestation est de produire un modèle de données cohérent pour les composants de la plateforme de service de notre groupe
les data model à jour
il s’agit donc d’étudier les data modèles existant, d’accompagner les équipes de développement dans la convergence des structure et dans la prise en compte du modèle cible
la prestation devra également être en mesure d’émettre des exigences et préconisations à destination des autres équipes R&D et notamment celles en charge du développement et de l’exploitation des composants
travailler en étroite collaboration avec l’équipe de développement pour intégrer les modèles IA dans des applications basées sur NodeJS ou Python
concevoir et optimiser des chatbots et/ou callbots performants et adaptés aux besoins spécifiques de l’entreprise
assurer une expérience utilisateur conversationnelle fluide et engageante, à la fois à l’écrit et à l’oral
superviser techniquement les travaux des Data Scientist junior et stagiaires de
être le référent technique de l?équipe concernant les travaux d?industrialisation
collaborer avec des linguistes pour améliorer la qualité et la pertinence des interactions conversationnelles
contribuer au développement logiciel, le cas échéant, pour faciliter l’intégration des solutions IA conversationnelles
apporter un ?il nouveau dans l?amélioration continue des modèles développés
note d?analyse de ces résultats
développer des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser les processus liés à la logistique et le transport
développer des stratégies d'optimisation pour tirer parti des différents insights et fournir des recommandations éclairées à l'entreprise
participer et être une force de proposition dans la construction d'une communauté ambitieuse
coopérer avec les autres membres de la communauté IA du groupe en France et dans le monde
participer à la construction de l'activité au sein de la Task Force IA, chargée de construire une communauté IA au sein du groupe afin de fournir des démonstrations technologiques, de construire et intégrer des modèles afin de les utiliser à des fins d'automatisation, et de confirmer les choix de plateforme / outil pour porter le cycle de vie des modèles, paramétrer ces outils afin de les adapter au fonctionnement de la communauté et de la task force

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