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Data Scientist

Licorne Society
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Sur place
Paris, France

Consultant junior Data Scientist

Argon & Co est un cabinet de conseil en management international spécialisé dans la stratégie et la transformation des opérations. Fort d’une expertise reconnue dans les domaines de la Supply Chain, des achats, de la finance et des fonctions support, nous accompagnons nos clients dans leurs transformations pour atteindre des résultats tangibles et pérennes.

Avec plus de 270 consultants dans le monde à travers nos sept bureaux (Paris, Londres, Abu Dhabi, Atlanta, Singapour, Melbourne et Mumbai), nous avons la possibilité d’accompagner nos clients au niveau local tout en bénéficiant de notre connaissance des meilleures pratiques à l’échelle internationale.

Nous sommes reconnus par Gartner et, le magazine Capital et le Financial Times comme un cabinet de conseil leader dans le domaine des opérations.

 

IRIS by Argon & Co :

 

IRIS est une équipe de 30 spécialistes de la Data, AI, IoT, combinant expertise technologique et connaissance des métiers des opérations. Nous délivrons des solutions innovantes sur tous les domaines des opérations, depuis l’idéation jusqu’à l’industrialisation des cas d’usages et la transformation des processus associés.

 

Votre Mission :

 

En tant que Data Scientist au sein d’IRIS, vous serez amené à intervenir sur une variété de projets Data auprès de clients issus de tous les secteurs d’activité :

 

 

 

  • Participer au cadrage des collectes de données, réaliser le traitement de ces données
  • Développer des modèles Machine Learning / Deep Learning pour répondre aux problématiques des clients
  • Réaliser les analyses et restituer les résultats auprès d’interlocuteurs métiers, en mettant en pratique les techniques de visualisation de la donnée
  • Communiquer sur l’avancement du projet et mettre en valeur la valeur ajoutée des solutions développées pour le client
  • Mettre en production des algorithmes (ex. Docker) et les intégrer dans le stack technologique du client (AWS, Azure, Google Cloud...)
  • En complément, vous aurez l’occasion de participer au développement entrepreneurial d’IRIS :
  • Participer aux activités R&D de l'équipe : développer des outils utilisés en interne, tester des nouvelles techniques de ML/DL pour de nouveaux cas d’usage : prévision, optimisation...
  • Contribuer à la capitalisation et au partage de connaissance au sein de l’équipe IRIS
  • Maintenir une veille technologique et apporter des nouvelles idées à l'équipe
  • Exemples de projets types : prévision des ventes, optimisation de l’assortiment produits, prédiction de qualité de production, optimisation des cadences de production...

 

La vie au sein du cabinet :

 

  • A votre arrivée, un parrain vous est attribué, vous accompagnant tout au long de votre progression au sein d’IRIS by Argon & Co. Les formations dispensées dans le cabinet vous permettront de développer votre connaissance des métiers des Opération, vos compétences de gestion de projet et de conseil et vos connaissances Data / ML.

 

Enfin, vous pourrez participer à de nombreux projets internes rythmant la vie du cabinet : évènements festifs, contribution à la communication digitale, engagements RSE, humanitaire, boîtes à outils du consultant, etc.

 

Profil recherché :

 

Vous êtes issus d’une formation Grande Ecole d’ingénieur, avec une spécialisation en Data Science ou Intelligence Artificielle :

  • Vous disposer d’au moins 6 mois d’expérience (stages inclus) en charge du développement de modèles ML / DL – Non-requis pour le poste de Stagiaire
  • Vous maîtrisez le langage Python et l’usage du version control (Git)
  • Vous avez une bonne connaissance des algorithmes Machine Learning / Deep Learning et de solides compétences en Statistiques
  • Vous avez une approche réaliste et pragmatique des problématiques de Data Science
  • Vous faites preuve d’autonomie, de clarté, d’initiative et d’organisation

 

Les plus :

  • Vous avez des compétences en techniques et outils de Data Visualisation (Power BI, Tableau, Qlik...)
  • Vous avez une bonne connaissance d’un écosystème Cloud (Azure, GCP, AWS)
  • Vous avez une expérience de mise en production d’algorithmes ou outils ad-hoc (Docker, Dataiku, Anaplan...)