Data Scientist ( H/F)

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Description

Data Scientist ( H/F)

Choisir Renault, c'est rejoindre une entreprise internationale fière de ses racines françaises et une communauté de plus de 117 000 personnes. Depuis 1898, la passion est le moteur du groupe Renault, pour continuer à innover et à développer des solutions de mobilité pour tous. Travailler chez Renault c'est se montrer curieux et audacieux, aimer travailler en équipe dans un environnement de travail créatif, dynamique et multiculturel pour relever les défis de la mobilité de demain et de l'automobile du futur. Enfin, c'est acquérir une expertise reconnue au sein d'une industrie exigeante tout en exerçant des métiers passionnants.

Contexte général

Depuis plusieurs années, le Groupe RENAULT fait face à une augmentation significative de la diversité de ses marchés. Cela a pour conséquence des profils de clients de plus en plus variés et un enrichissement de la gamme de véhicules pour répondre à la demande. La maitrise de l'adéquation entre l'attendu client et le couple produit/service offert par le groupe devient de plus en plus complexe.
Dans ce contexte, la Direction Qualité et Satisfaction Client du Groupe Renault s'est récemment réorganisée. Un département Tour de Contrôle a été constitué avec pour objectifs :
·  de capter et analyser tous les signaux d'insatisfaction client (produit et service) à partir des nombreuses sources de données internes au Groupe Renault mais également externes.
·  les prioriser et les communiquer à l'ensemble des acteurs afin d'accélérer leur résolution.
Pour cela, le département doit renforcer son équipe statistique qui historiquement travaillait principalement sur l'axe d'insatisfaction lié à des dysfonctionnements produit.

Missions principales

Les principales missions qui vous seront confiées visent à mettre en place une approche globale pour répondre aux objectifs 1 et 2 :
·  Explorer de nouvelles sources de données pour élargir la capacité à identifier de manière plus précise et plus rapide des insatisfactions client
·  Des approches statistiques non supervisées seront notamment requises
·  La forte présence de champs textuels (client, réparateur, call center…) est à prendre en compte comme la présence à l'opposé de données structurées techniques (parfois complexes)
·  Tester et mettre en place des modèles statistiques/data science pour identifier et prioriser les insatisfactions clients par croisement de multiples sources
·  Des approches statistiques supervisées (machine learning) seront nécessaires. L'hétérogénéité des sources est un élément de complexité.
·  L'agrégation de modèles (ensemble learning) pourra être nécessaire et la prise en compte d'exigences/contraintes métier
·  Proposer une manière de restituer ces résultats synthétiquement aux bons clients
Ces missions se font principalement en groupe de travail incluant à la fois des statisticiens et/ou data scientists de l'équipe statistique du département Tour de Contrôle en collaboration, leurs homologues informatiques et des contributeurs des métiers concernés. Les chantiers se conduiront en lien direct avec nos clients internes et devront au fur et à mesure de l'avancement être partagés/transmis avec les équipes industrielles (maitrise d'ouvrage de la Tour de contrôle et maitrise d'œuvre associée).

Missions complémentaires

·  Réaliser des analyses statistiques pour aider à mieux comprendre des problèmes « complexes » liés à l'insatisfaction client
·  Contribuer à l'animation du réseau « Statistique et Datamining » transverse au Groupe Renault et développer le réseau de partenaires externes (laboratoires, universités, écoles…) pour enrichir nos approches
·  Assurer des formations et du coaching autour des données manipulées et des méthodes mises en place

Formation

Niveau BAC + 5 minimum avec un profil mathématiques appliquées/statistiques/informatique :
·  Ecoles avec spécialisation en Data Science
·  Master 2 mathématiques appliquées/statistiques avec spécialisation en Data Science
·  Thèse dans le domaine de la statistique/data science
Des formations complémentaires de type Coursera autour du domaine seraient un plus. La participation à des Kaggle serait aussi un plus.

Connaissances spécifiques

Bonne maitrise des méthodes statistiques :
·  non supervisées : kmeans, CAH, ACP, ACM …
·  supervisées : régressions, arbres de décision, ensemble learning (random forest, boosting), SVM, deep neural networks
Une bonne maitrise de R est un pré-requis (création de packages, démonstrateur rapide via Shiny…).
Une bonne maitrise des bases de données relationnelles est nécessaire. Une pratique des bases « colonne » et « document » est également souhaitée.
Une expérience significative dans la manipulation/traitement de la donnée sous Spark est requise (idéalement avec Scala). De manière générale, une bonne connaissance du fonctionnement d'un environnement Hadoop est nécessaire.
De l'expérience dans la manipulation de données textuelles et leur analyse sont souhaitées. L'usage via R (ex : tm) est un minimum. Un usage d'ElasticSearch (Lucene) serait un vrai plus.
La capacité à produire des visualisations adaptées est attendue. Savoir produire des graphiques statistiques complexes (ex : R ggplot2) est attendu, réaliser des graphiques interactifs (librairies JS type D3) serait un plus.
Un bon niveau d'anglais est souhaité (min 750 au TOEIC).

Expérience professionnelle

Une première expérience dans le traitement de données hétérogènes est nécessaire pour ce poste.

Aptitudes personnelles souhaitables

Pour remplir cette mission, vous devrez montrer :
·  Un bon relationnel
·  De l'ouverture d'esprit
·  Des capacités d'animation de réunions, de groupes de travail, de planification, d'organisation et restitution écrite et orale d'une analyse
·  Des capacités à travailler de façon transversale

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