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Data Scientist / Machine Learning Engineer (F/H)

CGI · Rabat

جديد
🇫🇷 Français
Python SQL Pandas NumPy Scikit-learn XGBoost LightGBM PySpark Spark Databricks Azure AWS GCP MLflow Docker CI/CD Git LLM RAG embeddings vector databases

وصف الوظيفة

À propos du poste

Dans le cadre du développement de nos activités Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d’analyse avancée, de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle.

Missions principales

  • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage Data, Machine Learning ou IA.
  • Identifier, collecter, préparer et analyser les données nécessaires aux différents cas d’usage.
  • Réaliser des analyses exploratoires et statistiques pour identifier tendances, corrélations, anomalies et opportunités.
  • Concevoir, développer, entraîner et optimiser des modèles de Machine Learning (classification, régression, clustering, prévision, détection d’anomalies).
  • Participer à l’industrialisation et au déploiement des modèles avec les équipes Data Engineering et MLOps.
  • Développer des composants Python, APIs et services pour exposer les modèles en production.
  • Mettre en place le monitoring et le suivi de la performance des modèles en production.

Profil recherché

  • Formation Bac+5 en Data Science, IA, Mathématiques, Statistiques ou Informatique.
  • Minimum 3 ans d’expérience professionnelle en Data Science ou Machine Learning.
  • Capacité à travailler sur de gros volumes de données et à résoudre des problématiques complexes.
  • Bonne communication et vulgarisation auprès des interlocuteurs métiers.

Compétences requises

  • Maîtrise de Python et SQL.
  • Bonne connaissance des bibliothèques Pandas, NumPy, Scikit‑learn, XGBoost/LightGBM.
  • Expérience avec PySpark/Spark et Databricks.
  • Connaissance d’un environnement Cloud (Azure, AWS ou GCP) et des pratiques MLOps (MLflow, Docker, CI/CD, Git).
  • Compétences en IA générative, LLM, RAG, embeddings ou bases de données vectorielles.

Questions fréquentes

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