Consultant Data Scientist Senior H/F

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Présentation de l’entreprise

Finegan est un cabinet de conseil indépendant français qui accompagne les décideurs des principaux secteurs (finance, énergie, mobilité et transport, luxe etc.) dans leurs projets de transformation et d’innovation à travers la complémentarité de ses trois domaines d’intervention :

Finegan Advisory : Transformation métier, digitale et réglementaire
Finegan Expertises : Audit, contrôle interne et mise en conformité
Finegan Solutions : Projets IT, digitaux, gestion de la donnée, et trésorerie

Dirigé par un collège d’associés et son président Emmanuel Solesse, le cabinet est présent en France, Belgique, Luxembourg et Asie (Singapour), compte plus de 400 collaborateurs et affiche 25% de croissance avec un chiffre d’affaires de 50 M€ au 31 décembre 2022. Son siège social est basé au 10 Avenue de la Grande Armée à Paris 17ème.

Finegan Advisory accompagne les décideurs de la Place dans leurs projets de transformation réglementaire, organisationnelle, digitale et de mise en conformité. Au plus proche des régulateurs et des XTechs, nos équipes sont en mesure de proposer des solutions innovantes qui répondent aux grands enjeux du marché.

Descriptif du poste

En tant que Senior Data Scientist, votre rôle sera de :

Diriger et piloter des projets ambitieux pour transformer nos clients grâce aux données
Développer des solutions de Data Science pour les clients ainsi qu’au sein de notre équipe de Data Science
Travailler en étroite collaboration avec nos équipes de business consulting pour développer des relations solides avec nos clients, en soutenant les initiatives de transformation où vos compétences seront essentielles
Participer au maintien et au développement de nos capacités Data Science, en fournissant un appui méthodologique et un monitoring aux collaborateurs moins expérimentés
Promouvoir les travaux réalisés au sein de notre communauté Data et les autres lignes d’activités de Finegan
Appliquer et diffuser les bonnes pratiques de code, de formalisation et d’industrialisation
Elaborer et industrialiser des use cases de NLP, Machine Learning et d’analyse de données sur des besoins variés couvrant les différents domaines d’activité de l’entreprise (marketing, détection de fraude, efficacité opérationnelle, enrichissement du pilotage et open data …).
Maintenir et faire évoluer notre DataLab
Contribuer à la veille technologique, sur les algorithmes ou de nouvelles bibliothèques, et à des travaux de R&D

Descriptif du profil

Vous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou équivalent universitaire orienté machine learning, mathématiques, ou informatique
4 ans et + d’expérience pratique dans le développement et l’application de solutions data-driven dans un environnement d’entreprise ou de conseil
Solide expérience et connaissance du traitement des données, de la modélisation des données, des algorithmes et de l’architecture des données, compétences en data visualisation pour la restitution des travaux
Maîtrise d’au moins deux langages tels que : SQL, Python, R, scala, etc…
Maîtrisant différentes applications : bibliothèques Python de data science et machine learning comme pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, MLlib, SpaCy, Tensorflow, Pytorch, ou Keras… et/ou différents modules de R, R-studio, Jupyter Notebook, Spark, éventuellement une plateforme AI comme Dataiku…)
Autres connaissances potentielles (appréciées en complément mais non essentielles) : suites data science sur le cloud (AWS, Azure, Google), architectures Big Data, outils d’Analytics, data visualisation (Power BI, Tableau, ClickView), implémentation de workflow grâce à des orchestrateurs (Airflow…), connaissance en technologies cloud, éventuellement Docker
Expérience accomplie de définition / validation du besoin métier de façon autonome ou en approche couplée « business consulting » & analyse exploratoire des données
Expérience dans la conduite d’un projet technique dans un contexte d’affaires
Curiosité intellectuelle et excellentes compétences en résolution de problèmes, avec la capacité à structurer et hiérarchiser une approche pour rechercher un impact maximal
La maîtrise professionnelle de l’anglais tant à l’oral qu’à l’écrit

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