Contexte
Dans le cadre d’un projet de valorisation des données au sein d’une organisation du secteur de la Santé, la mission consiste à contribuer à la conception de modèles prédictifs destinés à être exploités par les équipes métiers. Basé à Strasbourg, le consultant interviendra en lien régulier avec les équipes métier et techniques afin de transformer les besoins identifiés en solutions concrètes et exploitables. La mission requiert une approche autonome, une communication fluide avec des interlocuteurs variés et la capacité à formuler des propositions pragmatiques.
Objectifs de la mission
Concevoir des modèles prédictifs répondant aux besoins de valorisation des données.
Traduire les besoins métiers en approches analytiques concrètes et compréhensibles.
Produire des solutions exploitables par les équipes concernées.
Faciliter la collaboration entre les équipes métier et techniques.
Proposer des orientations pragmatiques en tenant compte des objectifs de la mission.
Responsabilités
Analyser les besoins exprimés par les équipes métiers et techniques.
Participer à la définition des approches de modélisation adaptées aux problématiques identifiées.
Concevoir et développer des modèles prédictifs.
Évaluer la pertinence et l’exploitabilité des modèles produits.
Présenter les résultats et formuler des recommandations compréhensibles pour les différents interlocuteurs.
Assurer une collaboration régulière avec les équipes impliquées dans le projet.
Avancer de manière autonome tout en maintenant une communication claire sur les travaux réalisés.
Profil recherché
Expérience de 6 à 8 ans minimum en tant que Data Scientist.
Maîtrise des principes de conception de modèles prédictifs.
Capacité à travailler sur des sujets de valorisation des données.
Aptitude à comprendre et formaliser les besoins métiers.
Bonne capacité de communication avec des équipes techniques et non techniques.
Autonomie dans la conduite des travaux et dans la prise d’initiative.
Esprit pragmatique et orientation vers la production de solutions concrètement exploitables.