emplois alternance data scientist
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- Cherry PickTélétravail à 45000 Orléans·
- ResponsabilitésAnalyse des données : Identifier, structurer et interpréter les données issues de diverses sources applicatives liées au transport public.
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- EY92037 La Défense·
- H/F à la recherche d'une équipe dynamique, à la pointe des technologies et des innovations en Data Science, au service des entreprises les plus data driven, n…
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- GE HEALTHCARE78533 Buc·
- Développer, implémenter et valider des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes liés à la santé de la Femme.
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- GEODISLevallois-Perret (92)·
- You are graduate from an engineering school or studying for a Bac +5 with a specialization in data science.
- GEODIS est un leader mondial du transport et de la…
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- AVALIANCE92120 Montrouge·
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Job Post Details
Data Scientist transport (Remote) (IT) / Freelance
Cherry Pick
45000 Orléans
Télétravail
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Détails de l'emploi
Salaire
- De 500 € à 550 € par jour
Type de poste
- Indépendant / freelance
Description du poste
Description de la MissionNous recherchons un consultant freelance en Data Science pour un projet stratégique visant à analyser et prédire le taux de fraude dans les systèmes de transport public (bus, tram, TAD). Ce projet ambitieux implique l'analyse, la remise en qualité et l'exploitation de données provenant de multiples sources applicatives :
SAE (Système d?Aide à l?Exploitation)
Billettique
Comptages
Informations Contrôleurs
L?objectif est de développer un modèle prédictif permettant :
D'estimer le taux de fraude par ligne, tronçon et moyen de transport.
De prédire en temps réel le nombre de fraudeurs présents dans un véhicule.
ResponsabilitésAnalyse des données : Identifier, structurer et interpréter les données issues de diverses sources applicatives liées au transport public.
Remise en qualité des données : Nettoyer, uniformiser et valider les données pour garantir leur fiabilité.
Développement de modèles prédictifs : Concevoir et entraîner des algorithmes pour prédire le taux de fraude et le nombre de fraudeurs en temps réel.
Visualisation des résultats : Fournir des outils et tableaux de bord clairs pour faciliter la compréhension et l?exploitation des analyses.
Collaboration avec les équipes métier : Travailler étroitement avec les experts du domaine pour valider les hypothèses et ajuster les modèles selon les besoins.
Profil candidat:Compétences RequisesCompétences techniques :
Expertise en Python, R ou équivalent pour le traitement des données et le développement de modèles.
Connaissances en machine learning supervisé et non supervisé.
Expérience avec des outils ETL et bases de données (SQL, NoSQL).
Analyse des données complexes : Maîtrise des techniques d?analyse pour des données volumineuses et hétérogènes.
Familiarité avec le domaine du transport : Compréhension des spécificités des systèmes de transport et de leurs données (SAE, billettique, etc.).
Compétences en visualisation de données : Maîtrise d?outils comme Power BI, Tableau ou des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Autonomie et gestion de projet : Capacité à structurer le projet et à respecter les délais impartis.
Profil RecherchéFormation supérieure en Data Science, Statistiques, ou équivalent.
Expérience significative dans l?analyse de données et le développement de modèles prédictifs dans un environnement complexe.
Un plus : Expérience dans le domaine du transport ou dans des projets similaires liés à la fraude.
SAE (Système d?Aide à l?Exploitation)
Billettique
Comptages
Informations Contrôleurs
L?objectif est de développer un modèle prédictif permettant :
D'estimer le taux de fraude par ligne, tronçon et moyen de transport.
De prédire en temps réel le nombre de fraudeurs présents dans un véhicule.
ResponsabilitésAnalyse des données : Identifier, structurer et interpréter les données issues de diverses sources applicatives liées au transport public.
Remise en qualité des données : Nettoyer, uniformiser et valider les données pour garantir leur fiabilité.
Développement de modèles prédictifs : Concevoir et entraîner des algorithmes pour prédire le taux de fraude et le nombre de fraudeurs en temps réel.
Visualisation des résultats : Fournir des outils et tableaux de bord clairs pour faciliter la compréhension et l?exploitation des analyses.
Collaboration avec les équipes métier : Travailler étroitement avec les experts du domaine pour valider les hypothèses et ajuster les modèles selon les besoins.
Profil candidat:Compétences RequisesCompétences techniques :
Expertise en Python, R ou équivalent pour le traitement des données et le développement de modèles.
Connaissances en machine learning supervisé et non supervisé.
Expérience avec des outils ETL et bases de données (SQL, NoSQL).
Analyse des données complexes : Maîtrise des techniques d?analyse pour des données volumineuses et hétérogènes.
Familiarité avec le domaine du transport : Compréhension des spécificités des systèmes de transport et de leurs données (SAE, billettique, etc.).
Compétences en visualisation de données : Maîtrise d?outils comme Power BI, Tableau ou des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Autonomie et gestion de projet : Capacité à structurer le projet et à respecter les délais impartis.
Profil RecherchéFormation supérieure en Data Science, Statistiques, ou équivalent.
Expérience significative dans l?analyse de données et le développement de modèles prédictifs dans un environnement complexe.
Un plus : Expérience dans le domaine du transport ou dans des projets similaires liés à la fraude.
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