Data Scientist – Intelligence artificielle et valorisation de données

À propos du poste

Swordservices recrute un Data Scientist pour renforcer l'équipe de son client basé à Genève. Le poste intervient sur des projets de valorisation de données et d'intelligence artificielle, de la préparation des données jusqu'à la mise en production de modèles avancés, en combinant expertise technique, compréhension des enjeux métiers et collaboration avec plusieurs équipes.

Missions principales

• Collecter, consolider et préparer des données issues de sources variées, en automatisant leur extraction, leur intégration et leur actualisation.
• Réaliser des analyses exploratoires pour identifier les tendances, relations et informations pertinentes.
• Concevoir et faire évoluer des modèles de Data Science et d'IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning).
• Évaluer la performance des modèles et les optimiser pour améliorer leur précision et leur capacité de généralisation.
• Assurer avec les équipes d'ingénierie l'intégration et le déploiement sécurisé des modèles dans les applications et systèmes existants.
• Accompagner les équipes métiers dans la traduction de leurs besoins en objectifs Data et IA réalistes et exploiter les risques associés aux solutions proposées.
• Restituer les analyses et résultats de façon claire et synthétique aux parties prenantes.

Profil recherché

• Minimum 5 ans d'expérience en Data Science, avec une solide maîtrise de la conception et du déploiement de modèles.
• Master ou formation jugée équivalente en Data Science ou dans un domaine connexe.
• Travail autonome, prise de décision, anticipation des risques et esprit d'équipe.
• Aisance rédactionnelle et capacité à présenter des sujets complexes, avec adaptabilité dans des environnements exigeants.

Compétences requises

• Excellente maîtrise de Python et Jupyter, et des outils PyTorch, TensorFlow, Conda et Scikit-learn.
• Expertise en Machine Learning, Deep Learning et traitement du langage naturel.
• Bonne compréhension des problématiques de qualité des données et des bases de données.
• Bonne compréhension des principes d'organisation des services IT et de l'approche ITIL.