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Fondée en 1991

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ELEKS est un partenaire de confiance dans les services d'ingénierie logicielle et de conseil en technologie, offrant des solutions complètes pour aider les entreprises à réaliser leur vision logicielle. Ils proposent une large gamme de services, notamment le développement d'applications, la migration vers le cloud, le conseil en intelligence artificielle et la cybersécurité. ELEKS se spécialise dans la stratégie de données et l'automatisation intelligente pour stimuler la croissance et l'efficacité des entreprises. Ils répondent à diverses industries en fournissant des logiciels personnalisés adaptés à des secteurs tels que la fintech, la santé, l'énergie, et plus encore. Fort de plus de 30 ans d'expérience et d'une présence mondiale, ELEKS est dédié à l'innovation et à assurer une livraison transparente de logiciels pour leurs clients.

Description

• Développer et améliorer des modèles basés sur les données pour la prévision, l'optimisation et l'analyse opérationnelle • Analyser des jeux de données à grande échelle provenant de capteurs, de processus et d'activités opérationnelles pour identifier tendances, risques et axes d'amélioration • Concevoir et valider des modèles ML pour la prédiction, la détection d'anomalies et l'évaluation des risques • Créer des pipelines data‑science évolutifs et collaborer étroitement avec l'équipe • Traduire les besoins métier en solutions analytiques et présenter les résultats aux parties prenantes • Veiller à ce que les modèles soient prêts pour la production, monitorés et améliorés en continu

🎯 Exigences

• Minimum 5 ans d'expérience dans le domaine de la data science • Excellente maîtrise de Python et expérience des bibliothèques DS/ML principales • Expérience en analyse de séries temporelles et en modélisation prédictive • Expérience pratique en détection d'anomalies • Capacité à concevoir des modèles d'optimisation • Diplômé(e) d'un niveau licence/master ou équivalent dans une discipline analytique, avec une solide formation analytique et une expérience commerciale en data science et en techniques de modélisation statistique • Niveau d'anglais au moins intermédiaire supérieur (Upper-Intermediate)