Mexique
DYOPATH
Inetum
Data Scientist
Mexique
Ciudad de México, Mexico
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
Description de l'entreprise
Inetum est un groupe international de conseil en transformation et technologies agiles. À l'ère post-transformation digitale, notre raison d'être est de permettre à chacune des plus de 27,000 personnes qui composent notre collectif de se renouveler continuellement, en vivant positivement son propre flow digital.
Présent dans 26 pays, nous favorisons des parcours professionnels flexibles, l'innovation locale et un équilibre de vie sain. De plus, Inetum a été reconnue comme Top Employer, une certification qui atteste de notre engagement envers le bien-être, le développement professionnel et l'excellence en gestion des talents.
Engagement pour l'égalité
Chez Inetum, nous promouvons un environnement de travail inclusif et équitable. Tous les candidats seront pris en compte, indépendamment de leur genre, identité, orientation sexuelle, âge, origine ethnique, handicap ou toute autre condition. Les décisions d'embauche sont basées uniquement sur les compétences, les aptitudes et les valeurs alignées avec notre culture organisationnelle.
Note de transparence
Dans notre processus de recrutement, nous utilisons des outils d'intelligence artificielle pour effectuer un pré-filtrage des profils. Ces outils sont utilisés uniquement comme support à l'analyse et ne prennent pas de décisions d'embauche, celles-ci étant toujours validées par notre équipe de recrutement.
Si vous estimez que votre candidature a été évaluée de manière incorrecte, vous pouvez nous écrire à : [email protected]
Description du poste
Nous recherchons un Data Scientist Senior avec une solide formation statistique et une expérience pratique des projets de data science en environnement professionnel. Le candidat doit être capable de formuler des problèmes complexes sous forme de problèmes de modélisation, d'exécuter des cycles de recherche rigoureux et de livrer des solutions reproductibles pouvant être intégrées par les équipes d'ingénierie.
Ce rôle s'exerce en étroite collaboration avec une équipe de ML Engineering. Le candidat devra faire preuve de discernement quant à ses responsabilités au sein de cet écosystème et de discipline pour travailler selon les standards du génie logiciel, et pas seulement des standards d'analyse.
Prérequis
Ce que nous recherchons
Fondamentaux techniques
- Maîtrise avancée de Python en tant que langage de développement principal et unique.
- Solides connaissances des bibliothèques de data science et ML : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy.
- Expérience avec les modèles de deep learning ( TensorFlow ou PyTorch ) lorsque le problème le justifie.
- Capacité à travailler avec des données à grande échelle : SQL avancé, PySpark pour l'exploration et la transformation.
- Accès et manipulation de données dans des environnements cloud (GCS, Azure Blob Storage).
Rigueur statistique
- Conception expérimentale et tests d'hypothèses appliqués aux problèmes métier.
- Compréhension de la causalité : pas seulement la corrélation, mais la capacité à distinguer et appliquer les techniques appropriées.
- Validation robuste des modèles : au-delà de la précision, métriques métier, analyse des biais et comportement des sous-groupes.
Discipline de développement
- Utilisation professionnelle de Git dans le cadre du flux de travail habituel, et non comme une formalité au moment de la livraison.
- Code Python organisé et modulaire : le candidat doit produire du code livrable, pas seulement des notebooks d'exploration.
- Familiarité avec les outils de suivi d'expériences (MLflow ou équivalent) pour la traçabilité des expériences.
- Capacité à documenter les modèles de manière structurée : ce qu'ils résolvent, avec quelles données, avec quelles limitations.
- Expérience de travail selon les standards d'équipe : gestion sécurisée des identifiants, versionnement des données, structure de projet.
Discernement sur l'IA
- Utilisation responsable des outils d'IA générative en tant qu'assistants : avec la capacité critique de vérifier et valider ce qu'ils produisent.
- Discernement pour évaluer quand les systèmes d'agents ou les LLMs sont l'outil approprié et quand ils ne le sont pas.
Expérience recommandée
Notes pour la recherche
- Le processus de sélection comprend une évaluation technique pratique et un examen des travaux antérieurs du candidat.
- La capacité de raisonnement et le jugement seront valorisés davantage que la vitesse de production de code.
- Nous ne recherchons pas des profils qui utilisent des outils sans les comprendre : nous recherchons des candidats capables de justifier leurs décisions techniques et statistiques.
- Le candidat travaillera selon les standards d'ingénierie définis par l'équipe — la volonté et la capacité de les adopter dès le début de tout projet sont attendues.
- Plus de 5 années d'expérience dans des rôles de data science, d'analyse statistique ou de recherche appliquée.
- Projets de bout en bout documentés : de la définition du problème à la livraison d'un modèle validé.
- Expérience de travail avec des équipes d'ingénierie (ML Engineers, Data Engineers) dans des environnements agiles.
- Historique de travail dans des dépôts de code réels (un portfolio partageable sera valorisé).
Formation académique
- Master ou Doctorat en : Mathématiques, Statistiques, Sciences actuarielles, Physique, Informatique ou domaines connexes.
- L'expérience en recherche académique ou appliquée est un différenciateur.
Informations supplémentaires
Ce que nous offrons
- Programmes de formation continue et certifications.
- Accès à des plateformes d'apprentissage et de développement professionnel.
- Culture d'innovation et de collaboration.
- Programmes de bien-être physique et émotionnel.
- Opportunités de croissance sur des projets internationaux.
- Reconnaissance et récompenses pour la performance.
Salaire de base
- Prestations supérieures à la loi
- Assurance vie
- Assurance frais médicaux majeurs
- Chèques-repas
- Schéma de paie à 100%
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