Data Scientist in Paris

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Job Description

En tant que premier Data scientist de l’équipe tech d’Uptime (11 personnes), vous serez en charge de renforcer l’architecture data, aboutissant à nos algorithmes de maintenance prédictive. De l’évolution du pipeline de données à la conception d’outils de mesures et d’algorithme de détection de pannes en passant par la structuration des données IoT et terrain, vous aurez un rôle à 360° dans une équipe de choc en pleine croissance.

Votre mission plus en détail :
* Définir et mettre en place des métriques de performance opérationnelles à partir des données terrain
* Faire évoluer le pipeline de traitement de données en fonction des besoins techniques
* Concevoir et implémenter des outils d’analyse et de visualisation de données
* Concevoir et implémenter les algorithmes de maintenance prédictive

Le profil idéal:
* Vous êtes passionné par la data, mais surtout vous voulez la mettre au service d’une véritable valeur métier
* Vous avez des compétences solides en statistiques
* Vous savez analyser et structurer des données de différents formats et sur différentes sources (SQL, ElasticSearch…)
* Vous êtes capable de concevoir des algorithmes de machine learning, et des les implémenter dans le langage de votre choix (la stack actuelle est en Python, mais nous sommes ouverts à d’autres langages)

Avant tout, vous avez soif de nouveaux challenges, et êtes en perpétuel apprentissage. Chez Uptime, tout reste encore à construire et cela ne vous fait pas peur. Rejoignez-nous !

Le processus de recrutement se déroule en 5 phases:
1. Appel téléphonique de présentation : ~30-45min
2. Entretien technique sur site : ~1h30
3. Entretien culturel sur site: ~1h
4. Entretien avec les cofondateurs d’Uptime : ~1h
5. Appels de référence

Certains entretiens peuvent se faire dans la même journée suivant vos disponibilités. À cela s'ajoute un déjeuner avec l'équipe pour rencontrer vos futur collègues, suivant vos disponibilités. Le process global dure environ 2 semaines.


 

About Uptime

  • Saa S

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