Quelles sont les missions ?

Vos missions :
¿ Participer à l'identification et à la compréhension des besoins et la problématique des directions métiers
¿ Explorer des idées en termes d'appétences client / métiers et de faisabilité technique
¿ Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique métier
¿ Collecter l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires et pertinentes à l'analyse
¿ Organiser, étudier et synthétiser ces analyses sous forme de résultats exploitables et justifiés
¿ Participer à l'industrialisation de l'utilisation de vos modèles
¿ Participer à la proposition de recommandations liées aux résultats de votre modélisation
¿ Participer à des projets internes d'innovation mêlant à la fois une approche produit et R&D.

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Quel est le profil idéal ?

Vous êtes diplômé(e) d'une École d'Ingénieur généraliste, informatique ou Master spécialisé en Big Data et avez une expérience minimum de 3-4 ans en environnement Big Data
¿ Vous avez déjà participé au développement de solutions Big data en réponse à des besoins métier
¿ Vous maîtrisez plusieurs des compétences et solutions listées ci-dessous :

- Hadoop et son écosystème : Spark, HDFS, Hive, HBase, Kafka, Mesos, CouchBase...
- Une ou plusieurs des distributions : HortonWorks, Cloudera, MapR.
- Suite ELK.
- Langages Big Data : Scala, Javascript,Python, R, ...
- Outils de virtualisation et container : Docker, Kubernetes,...
- Orchestrateurs : KVM / Vagrant / Puppet / Ansible / Chef / Luigi,


Vous êtes diplômé(e) d'une Grande École d'Ingénieur généraliste, informatique ou Master spécialisé Data Science/Intelligence artificielle,

¿ Vous aimez participer à des compétitions de Data Science
¿ Vous avez de solides compétences en langages statistiques de références tels que Python et R et êtes à l'aise avec les environnements UNIX / LINUX
¿ Vous disposez de solides compétences scientifiques et techniques sur les principaux algorithmes non linéaires : ensemble, boosting, réseaux de neurones et êtes débutant ou confirmé(e) sur les nouvelles avancées en machine learning (notamment en deep learning).
¿ Vous êtes à l'aise dans la manipulation et l'analyse de données complexes à haute dimensionnalité.
¿ Idéalement, vous maîtrisez les techniques inhérentes au datamining et à l'ingénierie statistique appliquée à de grands volumes de données (frameworks de calcul Hadoop, Spark,...).
¿ Vous êtes curieux et ouvert, vous assurez une veille régulière sur les nouveaux usages et n'hésitez pas à envisager des solutions en rupture et dans l'innovation.
¿ Vous faites preuve d'initiative, vous êtes naturellement force de propositions, vous avez envie de partager tes connaissances et savoir-faire et d'apprendre de vos pairs.

Informations complémentaires
Onepoint se donne comme mission d'encourager le développement des collaborateurs tout au long de leur parcours : recrutement, intégration, gestion des carrières, formation, école onepoint, gestion des connaissances.

Rejoindre Onepoint c'est également profiter de :

· Espaces modernes, collaboratifs, conviviaux (Salle de repos, cuisine...)

Comparer votre profil avec les candidats qui ont déjà postulé

des candidats
ont une expérience plus élevée ou comparable à la vôtre.
des candidats
ont une expérience moins élevée ou comparable à la vôtre.
des candidats
demandent un salaire minimum supérieur ou comparable au vôtre.
des candidats
demandent un salaire minimum inférieur ou comparable au vôtre.

Pourquoi les rejoindre ?

Onepoint est un créateur de solutions de transformation numérique pour les entreprises et les administrations, qui accompagne ses clients de la vision stratégique à l'exécution technologique. Elle est devenue en 15 ans l'un des acteurs majeurs de la transformation numérique et emploie 2300 collaborateurs en France (Paris, Bordeaux, Nantes, Toulouse et Lyon) et dans le monde (Canada, Tunisie, Pays-Bas, Belgique, Luxembourg et Australie).

Croisant les regards d'experts de tous les domaines, onepoint définit et met en oeuvre les stratégies et outils numériques pertinents, avec des organisations et des modes de management repensés et adaptés, pour permettre à ses clients d'innover et rester compétitifs à l'ère digitale. C'est aussi un laboratoire de l'entreprise de demain, capable d'inventer les nouveaux modèles, de les expérimenter et de les déployer.

 
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