Data Scientist – Agriculture

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 4 jours

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Score fantôme 12%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Syngenta Group est un leader mondial des technologies et de l’innovation agricoles. Le groupe s’attache à transformer l’agriculture grâce à des solutions sur mesure qui bénéficient aux agriculteurs, à la société et à la planète. Présent dans plus de 100 pays et comptant 60 000 collaborateurs, il est spécialisé dans la protection des cultures, les semences et les pratiques agricoles durables, avec pour objectif d’améliorer la productivité et la durabilité de l’agriculture.

Description

• Analyze historical biological field-trial data to identify patterns and assess the impact of formulations, rates, mixtures, agricultural practices, and environmental conditions on product performance • Support domain experts in understanding product performance and identifying analytics opportunities • Interpret physical chemistry, biokinetic, formulation, marketing, and environmental data to support decisions and design laboratory, glasshouse, and field trials • Guide technical managers in designing field trials to validate scientific hypotheses and model predictions • Work with R&D IT and software developers to improve data-model integrations and deploy tailored applications • Monitor and explore new modelling approaches, analytical tools, and methodologies • Engage with digital transformation projects to accelerate data science impact for predictive field trialing • Collaborate with colleagues and external collaborators and integrate complementary capabilities into projects and initiatives

🎯 Exigences

• Strong foundations in data science at postgraduate level with applications in natural sciences (e.g. biology, ecology, environmental sciences) • Proven experience using main data-science, analytics, modelling and visualization Python libraries, including machine learning and deep learning libraries • Scientific domain knowledge in related fields such as environmental sciences or biology • Prior experience developing machine-learning models relevant to biological or crop protection outcomes • Knowledge of data analysis and extracting data insights and new understanding • Ability to communicate scientific and data concepts to specialist and non-specialist audiences • Adaptability to different business challenges and data types/sources • Ability to learn and utilize a range of analytical tools and methodologies • Ability to visualize and tell stories with data • Analytical problem-solving skills and innovative thinking • Ability to collaborate across diverse teams and manage multiple priorities in a multicultural scientific environment • Hands-on experience leveraging generative AI approaches is a plus • CV, cover letter, and one-page dataset exploration document required for application

🏖️ Avantages

• Extensive benefits package • Generous pension scheme • Bonus scheme • Private medical insurance (depends on the contracting country) • Life insurance (depends on the contracting country) • Flexible working • Learning culture • Wide range of training options

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