Définition du poste / la mission générale du poste :

Doté d’un esprit analytique et d’un sens des affaires, le Data Scientist créer de la valeur à partir de grands volumes de données en les transformant en informations significatives et utiles qui façonnent les décisions stratégiques de l’entreprise que ça soit pour améliorer l’expérience client, développer de nouveaux produits/services et optimiser le réseau, et ceci en tirant parti des techniques d'analyse avancées, telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

• Collecter, nettoyer et préparer les données provenant de diverses sources (sources DB, web, logs...) telles que les réseaux de télécommunications, les transactions des abonnés, les interactions client, etc.
• Effectuer des analyses statistiques approfondies pour identifier des tendances, des schémas et des corrélations significatives dans les données.
• Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour anticiper les pannes réseau, optimiser la capacité du réseau, prédire la demande des utilisateurs, etc.
• Collaborer avec les équipes inter fonctionnelles pour comprendre les besoins commerciaux et traduire les exigences en solutions analytiques.
• Évaluer et valider les modèles développés à l'aide de techniques d'évaluation appropriées et en assurer une mise en production de ces derniers.
• Communiquer efficacement les résultats et les recommandations aux parties prenantes internes et externes, y compris les équipes de direction, les partenaires commerciaux et les clients.
• Mener des analyses approfondies pour toute question business ouverte.
• Rédiger et interpréter des requêtes SQL complexes à des fins d'analyse
• Être LA personne référente pour toute question relative aux données

Profil demandé :

• BAC+5/Master/ Ingéniorat / in Applied Math, Statistics and Computer Science (Bac+5);
• 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans un rôle similaire, de préférence dans le secteur des télécommunications.
• Expérience de travail avec des technologies de Big Data telles que Hadoop, Spark, etc.
• Connaissances en Data warehouse, Data mining and Big DATA.
• Compétences avancées en SQL et autres langages de programmation (Python ou R);