Senior Data Engineer en charge de la mise en place des flux d’ingestion de données de consommation d’électricité et gaz :
- Collaboration avec les équipes métier et utilisateurs de données pour comprendre leurs besoins afin de mettre à disposition des pipelines d’ingestion de données et afin de garantir la mise à jour des données dans les tables selon des logiques fonctionnelles.
- Conception et implémentation de pipelines de données pour l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données à partir de sources diverses.
- Mise en place des traitements streaming pour ingestion en temps réel des flux de données massive dans des tables delta.
- Mise en place d’orchestrateur de pipelines d’ingestion de données
- Gestion et optimisation des bases de données pour optimiser les performances des requêtes.
Senior Data Engineer en charge de la mise en place d’une plateforme d’ingestion data collectant les données clients pour l’étude d’octroi de crédit, KYC, détection de fraudes :
- Extraction, Traitement et chargement de données provenant de différentes sources
- Mise en place d’orchestrateur de pipelines d’ingestion de données
- Implémentation de modèles de machine Learning pour scorer des clients pour l’octroi de crédit
- Implémentation de modèles de détection de fraudes
Data Scientist / Engineer en charge d’animer des sessions de formation Big Data et Data Science
- Big data: Hadoop, Spark, PySpark
- Machine/Deep Learning (Python)
- Web Scraping (Python)
Data Scientist en charge d’implémenter et déployer des modèles de Deep Learning pour la détection de fluorescence dans les images provenant de microscope :
- Ingestion de données
- Implémentation de modèles non-supervisés de segmentation d’images
- Implémentation de modèles supervisés de détection d’objets dans les images
- Déploiement de modèles de Deep Learning
Data Scientist in charge of implementing and deploying deep learning models for fluorescence detection in images of microscope :
- Implementation of unsupervised models related to image segmentation
- Implementation of supervised models related to object detection in images
Data Scientist in charge of the implementation of models related to fraud detection, money laundering and terrorist financing :
- Detection of suspicious transactions,
- Detection of matching between customers and persons appearing on the politically
exposed persons or sanction/embargo lists,
- Segmentation of countries according to risk related to money laundering and terrorist financing.
Data Scientist in charge of the implementation and deployment of anomaly detection APIs for multidimensional, time series and text data :
- Implementation of unsupervised models :
- Implementation of supervised models for imbalanced data : cost-sensitive learning, resampling (under-sampling, over-sampling, SMOTE, etc…),
- Web APIs creation,
- Deployment on cloud
Lead Data Scientist in charge of identifying and implementing Machine/Deep learning use cases for the certification of counterparty metrics (CVA, CVAR, etc…) :
- Identification of Machine/Deep learning use cases
- Statistical analysis of daily variations in counterparty metrics,
- Supervised/ Unsupervised/Semi-supervised anomaly detection of intra-variations in counterparty metrics.
Data Scientist in charge of implementing deep learning models for image classification, image
segmentation, object detection in images :
- Data collection/ web scraping of data images,
- Implementation of image classification models,
- Implementation of object detection models,
- Implementation of image segmentation models.
- Deployment of models on cloud.
Data Scientist in charge of implementing and deploying machine learning models related to customer loyalty :
- Implementation of churn models (scoring models),
- Implementation of models for smart pricing,
- Deployment of models on cloud.