Description
Les données produites par les compagnies sont des informations sensibles et confidentielles qui font l’objet d’une surveillance sévère et permanente de la part de l’expert données Oliver.
Il veille à la cohérence des informations, vérifie qu’elles sont accessibles aux utilisateurs et adaptées à leurs besoins. Il est aussi chargé par son entreprise d’optimiser l’utilisation de données extérieures pouvant participer au développement de son activité avec à la la méthode Data Factory box.
- créer des algorithmes d’apprentissage pour l’exploitation des données
- Analyser des résultats et concevoir des outils d’aide à la décision
- Organiser la mise en production industrielle des modèles
Autres termes :
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Fiche de poste
Missions :
- Collecter, nettoyer et préparer des données pour l’analyse
- Analyser les données à l’aide d’algorithmes et de techniques d’apprentissage automatique
- Élaborer des modèles de prédiction et de classification de haute qualité
- Communiquer les résultats de manière claire et concise aux différents départements de l’entreprise
- Collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les modèles dans les produits de l’entreprise
- Participer à la mise en place de stratégies de data science au sein de l’entreprise
- Restez à jour sur les dernières tendances et développements en matière de data science et de technologies associées
Profil recherché :
- Diplôme en informatique, mathématiques, statistiques ou toute autre discipline connexe
- Expérience professionnelle en data science, de préférence dans un environnement de production
- Solides compétences en programmation (Python, R, etc.) et en SQL
- Expérience en utilisation de bibliothèques de data science (pandas, scikit-learn, etc.)
- Expérience en traitement et en analyse de grandes quantités de données
- Capacité à communiquer de manière claire et concise, tant avec des collègues techniques qu’avec des non-experts
- Bonne capacité d’adaptation et d’apprentissage continu
Il existe plusieurs formations possibles pour un expert en données qui vient d’être recruté dans une entreprise industrielle. Voici quelques options :
- Formation en analyse de données : Cette formation peut être axée sur les compétences nécessaires pour collecter, nettoyer, traiter et analyser des données. Il peut s’agir de formations en ligne, de cours universitaires ou de formations en présentiel.
- Formation en statistiques : Les statistiques sont une compétence clé pour tout expert en données. Les formations en statistiques peuvent inclure des cours sur l’inférence statistique, l’analyse de variance, la régression linéaire et non-linéaire, etc.
- Formation en apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est un domaine qui se concentre sur l’utilisation de l’IA pour analyser les données. Les formations en apprentissage automatique peuvent inclure des cours sur les réseaux de neurones, les arbres de décision, les méthodes d’ensemble, etc.
- Formation en gestion de projets : Les experts en données doivent souvent travailler en équipe et doivent être capables de gérer des projets. Les formations en gestion de projets peuvent inclure des cours sur la planification, l’exécution, le contrôle et la clôture de projets.
- Formation en communication : Les experts en données doivent souvent communiquer leurs résultats à des publics non techniques. Les formations en communication peuvent inclure des cours sur la rédaction de rapports, la présentation orale, la visualisation de données, etc.
Ces formations peuvent être suivies en ligne, en présentiel ou en combinant les deux. Il peut également être utile pour un expert en données de rejoindre des groupes de discussion en ligne ou des associations professionnelles pour rester au courant des tendances actuelles dans le domaine.
Questions d’entretien
Q : Pouvez-vous nous parler de votre expérience en matière de collecte et d’analyse de données ?
- R : J’ai travaillé sur plusieurs projets de collecte et d’analyse de données au cours de ma carrière. J’ai utilisé différentes technologies pour collecter des données telles que Hadoop, Spark et Elasticsearch, et j’ai utilisé des techniques d’apprentissage automatique pour analyser ces données. J’ai également une solide expérience en gestion de bases de données relationnelles et non relationnelles.
Q : Comment mesurez-vous la qualité des données et quelles sont les techniques que vous utilisez pour nettoyer les données ?
- R : Pour mesurer la qualité des données, je m’appuie sur plusieurs critères tels que la cohérence, la complétude, la précision et l’intégrité. Pour nettoyer les données, j’utilise différentes techniques telles que la suppression des valeurs aberrantes, l’imputation des valeurs manquantes et la normalisation des données.
Q : Pouvez-vous nous décrire un projet dans lequel vous avez utilisé l’apprentissage automatique pour résoudre un problème commercial ?
- R : J’ai travaillé sur un projet pour une entreprise de commerce électronique qui cherchait à prédire les produits que les clients étaient les plus susceptibles d’acheter en fonction de leur historique d’achat et de navigation sur le site. J’ai utilisé l’apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif qui a permis à l’entreprise de recommander des produits pertinents aux clients, augmentant ainsi le taux de conversion des ventes.
Q : Comment collaborez-vous avec d’autres membres de l’équipe, tels que les analystes métier et les ingénieurs logiciels ?
- R : Je travaille en étroite collaboration avec les analystes métier pour comprendre les exigences des clients et les traduire en spécifications de données. J’interagis également avec les ingénieurs logiciels pour m’assurer que les données sont stockées et traitées de manière optimale. J’aime encourager une collaboration transparente et ouverte entre tous les membres de l’équipe pour garantir que tous les projets soient livrés dans les délais impartis et avec une qualité de données élevée.
Q : Comment restez-vous informé des dernières tendances en matière de données et de technologies associées ?
- R : Je suis passionné par les données et j’aime me tenir informé des dernières tendances en matière de données et de technologies. Pour cela, je participe à des conférences, je lis des livres et des articles, je participe à des groupes d’utilisateurs et je suis des cours en ligne pour améliorer mes compétences en matière de données.
Q : Comment gérez-vous les conflits liés aux données au sein d’une organisation ?
- R : Les conflits liés aux données peuvent survenir pour plusieurs raisons, notamment en raison de l’interprétation différente des données ou de la qualité des données. Dans de tels cas, j’essaie d’abord de comprendre les opinions de toutes les parties concernées et d’identifier les problèmes spécifiques. Ensuite, je m’efforce de trouver une solution qui profite à toutes les parties concernées et qui est basée sur des données précises et fiables.
Q : Pouvez-vous nous parler d’une réalisation spécifique que vous avez réalisée dans le domaine de l’analyse de données qui a eu un impact significatif sur une organisation ?
- R : J’ai travaillé sur un projet pour une entreprise de vente au détail qui cherchait à optimiser ses coûts en matière de stocks. En utilisant des techniques d’analyse de données avancées, j’ai pu aider l’entreprise à réduire ses coûts de stockage tout en maintenant un niveau de stocks suffisant pour répondre à la demande des clients. Cette solution a permis à l’entreprise d’économiser des millions de dollars en coûts de stockage et d’augmenter ses marges bénéficiaires.
Q : Comment évaluez-vous l’impact de vos projets sur l’entreprise ?
- R : Pour évaluer l’impact de mes projets, je mesure les résultats en utilisant des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le retour sur investissement (ROI), le taux de conversion et l’efficacité opérationnelle. J’essaie également d’obtenir des commentaires de la part des parties prenantes, telles que les dirigeants de l’entreprise et les utilisateurs finaux, pour comprendre l’impact de mes projets sur leurs opérations commerciales.
Q : Comment gérez-vous la confidentialité et la sécurité des données ?
- R : Je suis très conscient de l’importance de la confidentialité et de la sécurité des données. Pour cela, j’applique des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles, telles que l’authentification des utilisateurs, la gestion des autorisations et la cryptographie des données. J’applique également des pratiques de gestion de données conformes aux normes de sécurité et de confidentialité des données.
