Quelles sont les missions ?

Atos est un leader international de la transformation digitale avec 110 000 collaborateurs et un chiffre d'affaires annuel de 12 milliards d'euros. Numéro un européen du cloud, de la cybersécurité et des supercalculateurs, le groupe fournit des solutions intégrées pour tous les secteurs, dans 73 pays. Pionnier des services et produits de décarbonation, Atos s'engage à fournir des solutions numériques sécurisées et décarbonées à ses clients. Atos opère sous les marques Atos et Atos|Syntel. Atos est une SE (Société Européenne) cotée sur Euronext Paris et fait partie de l'indice CAC 40.

La raison d'être d'Atos est de contribuer à façonner l'espace informationnel. Avec ses compétences et ses services, le groupe supporte le développement de la connaissance, de l'éducation et de la recherche dans une approche pluriculturelle et contribue au développement de l'excellence scientifique et technologique. Partout dans le monde, Atos permet à ses clients et à ses collaborateurs, et plus généralement au plus grand nombre, de vivre, travailler et progresser durablement et en toute confiance dans l'espace informationnel.



En collaboration avec une équipe cross-fonctionnelle, l'objectif du Data Scientist est de concevoir et construire des modèles pour résoudre les problèmes business associés aux uses cases.

Activités et responsabilités :

Comprendre le contexte business des uses cases.
Évaluer la disponibilité et la qualité de la donnée en lien avec le Product Owner IA et le Data Engineer.
Explorer en profondeur la donnée et préparer les datasets.
Identifier les bonnes approches IA/Machine Learning (ML) pour adresser les besoins business à la fois pour les MVP et l'industrialisation.
Identifier les risques et les KPIs techniques.
Mesurer le rapport coût-efficacité des différentes approches.
Co-designer l'architecture cible du produit en collaboration avec un Data Engineer, un Devops/MLops et un architecte
Construire un modèle en vue de son industrialisation.
Optimiser le modèle grâce aux Features Engineering & aux réglages des hyperparamètres.
Co-implémenter le modèle dans les canaux sélectionnés (e.g. mail, dashboard, etc.) en lien avec le Data Engineer de la Feature Team.
Tester & itérer différents paramètres en fonction des retours utilisateurs.
Développer une batterie de tests pour préparer l'industrialisation du modèle.
Résoudre les problèmes du modèle pendant la phase d'industrialisation.
Raffiner le modèle tout au long de son cycle de vie : industrialisation, passage à l'échelle, Run et maintenance.

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Quel est le profil idéal ?

Techniques

Expériences réussies dans les projets Data Sciences pour des grands comptes.
Expériences des codings game python, challenge kaggle...
Connaissance approfondie des algorithmes de Data Science et au moins une expérience réussie dans le développement d'un modèle de Machine Learning.
Maîtrise des langages de traitement de données (R, SQL, Python, etc.).
Connaissance des technologies et services Cloud (GCP, Azure, AWS, etc.).
Aisance pour travailler sur des technologies on-premise (e.g. Hadoop, Scala) ou Cloud.
Aisance pour travailler sur la plateforme de Data Science Dataiku.
Forte curiosité technique et force de proposition dans la sélection des modèles.
Excellentes capacités de communication, de storytelling et de vulgarisation.

Expérience des projets en mode agile (backlog, sprint planning, sprint demo, etc.).
Expérience avec Google Cloud Platform, en particulier BigQuery.
Compétence appréciée : connaissance des frameworks de deep-learning (e.g. TensorFlow)




Soft skill

Forte appétence business et orientation résultats.
Rigueur, autonomie et capacité à travailler en équipe dans un environnement de travail exigeant.
Langue Française : rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques.
Langue Anglais : lecture des documentations techniques, échanges avec les experts techniques Google et autres filiales.


Les Data Scientists externes vont compléter les équipes de delivery d'Orange (DS Orange, DE, devops,..). Ces profils seront aussi sollicités pour certains workshops de qualification technique des nouveaux uses cases. Ils vont aussi contribuer à la rédaction et à l'exécution des bonnes pratiques Data Science et ML Ops. Nous cherchons pour cela des véritables geeks avec si possible une triple compétence Data Scientist - Data Engineer - Tech Lead.

Pourquoi les rejoindre ?

Atos est un leader international de la transformation digitale avec 110 000 collaborateurs dans 73 pays et un chiffre d'affaires annuel de 12 milliards d'euros. Numéro un européen du Cloud, de la cybersécurité et des supercalculateurs, le Groupe fournit des solutions intégrées de Cloud Hybride Orchestré, Big Data, Applications Métiers et Environnement de Travail Connecté. Partenaire informatique mondial des Jeux Olympiques et Paralympiques, le Groupe exerce ses activités sous les marques Atos, Atos|Syntel, et Unify. Atos est une SE (Société Européenne) cotée sur Euronext Paris et fait partie de l'indice CAC 40.

 
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