GE : Spécialiste données senior (Senior Data Scientist) H/F

GE, lien : https://xjobs.brassring.com/tgwebhost/jobdetails.aspx?partnerid=54&siteid=5346&jobid=1287976

" L'Analyste de données senior travaille avec son équipe à la création de solutions de pointe basées sur des données et des analyses, en développant et en déployant des algorithmes évolutifs avancés, et en travaillant avec plusieurs branches de GE afin de promouvoir une analytique commerciale hautement prédictive tout en exploitant les outils et les technologies Big data.

Il/Elle travaillera avec l’un des ensembles de données les plus riches au monde, en s'appuyant sur des technologies de pointe, et verra ses idées produire des résultats commerciaux concrets et réguliers. Le/La candidat(e) idéal(e) connaît le domaine de l'analyse quantitative ou un domaine technique connexe, a une expérience professionnelle des ensembles de données de grande envergure, et justifie d'une expérience de la prise de décision basée sur les données. Une utilisation réussie de l'analytique pour promouvoir la croissance et la réussite d'une entreprise est un atout indéniable.
• Appliquer son expertise aux analyses quantitatives, au data mining et à la présentation de données, pour voir au-delà des chiffres et obtenir des résultats supérieurs
• Concevoir, diriger et développer des algorithmes de calcul distribué haute performance utilisant les technologies Big Data telles que Hadoop, l’exploration de texte et d’autres technologies d’environnement distribué
• Exécuter et évaluer les analyses appropriées (analyses de clusters, régression logistique/linéaire, filtrage collaboratif, etc.) en fonction d’une variété d’objectifs tactiques et stratégiques  

• Vaste expérience en résolution de problèmes analytiques à l’aide d’approches quantitatives (ou équivalent)
• BAC+4 en informatique, mathématiques, physique, économie appliquée, statistiques ou autre domaine technique ou formation equivalante
• Solide expertise technique, connaissance du domaine, expérience des techniques statistiques/de modélisation dans le domaine des Big data
• Bonnes compétences de programmation doublées d’excellentes capacités de traitement et de data mining, avec une bonne connaissance des langages R, Python, SAS et SQL
• Apprentissage machine : méthodes bayesiennes, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones, machines à vecteurs de support, modèles de Markov cachés, machines à vecteur de pertinence, raisonnement probabiliste/évidentiel
• Expérience des grands ensembles de données et du calcul distribué (Hive/Hadoop)

Parle anglais couramment "