Miradev Tunis recrute
DataScientist Junior
Description du poste :
Déjà convaincu(e) de l’intérêt de développer des solutions mathématiques pour des enjeux business en entreprise, vous cherchez à apprendre des nouvelles technologies liées au Big Data tout en découvrant le métier de consultant.
Vous serez entre autre amené(e) à auditer de bases de données, à mettre en place des algorithmes, soutenir la pertinence de vos analyses pour le client.
Vous représenterez l’excellence de la dataScience, entourés(ées) d’experts qui vous aideront à progresser et vous serez au coeur des grands projets de Quantmetry.
Formation souhaitée :
Bac+4/5 de grande école en statistiques, mathématiques, informatique, économie, biostatistiques ou autre formation impliquant l’analyse quantitative.
Compétences requises :
Un première expérience en Big Data ou dataScience (stage, mémoire, projet étudiant, participation à un concours, présentation à une conférence)
Très bon niveau en statistiques et analyse quantitative (connaissances théoriques et pratiques, intuition, facilité à comprendre des modèles et les appliquer)
Très bon niveau en code (ayant déjà délivré des projets ou réalisé des applications dans le cadre scolaire, lors d’une première exprérience ou par passion)
Maîtrise de la programmation en R (ou équivalent : SAS, Matlab…) et des bases solides dans des langages de script (Python, Perl, JS, bash) ou compilés (C++, Java) et une expérience dans les environnements UNIX/LINUX
Une culture générale sur le machine learning et les technologies du big data est fortement encouragée.
Une connaissance générale sur les startups en Big Data et leur environnement sera appréciée.
Qualités requises :
Travailleur(euse) et créatif(ve), vous êtes toujours prêt(e) à apprendre au contact de consultants expérimentés. Vous êtes motivé(e) et vous voulez participer à des projets ambitieux pour y apporter vos connaissances.
Conditions :
CDI
Rémunération : 18K en sortie d’école selon les profils + bonus en fonction des performances (24K+bonus pour les profils avec une expérience professionnelle confirmée en data science)
Carrière : forte accélération de l’ancienneté grâce à l’apprentissage et à la prise de responsabilités
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