Data scientist H/F/X

Description de la fonction

Comment pouvez-vous faire la différence ?En tant que Data scientist - dans le service Corporate strategy, vous développez et maintenez des modèles stratégiques qui fournissent des insights approfondis et qui contribuent directement aux choix politiques et aux décisions d'investissement.Vous travaillez à l'intersection des données, du business et de la stratégie et vous veillez à ce que des hypothèses et calculs complexes soient implémentés de manière transparente, robuste et reproductible dans des solutions de données évolutives.Quel est votre rôle à la SNCB ?En tant que Data scientist, vous aurez les responsabilités suivantes :   Vous développez, maintenez et industrialisez des modèles stratégiques sur la base d'hypothèses métier, en collaboration avec les parties prenantes concernées.Vous travaillez en étroite collaboration avec des collègues de différentes directions de la SNCB dans un contexte transversal à l'échelle de toute l'organisation.Vous traduisez des modèles Excel existants, aujourd'hui gérés localement, en solutions PySpark robustes et évolutives.Vous automatisez le traitement des données et l'exécution des modèles via des pipelines dans Databricks.Vous travaillez avec Python et PySpark dans un environnement Azure Databricks pour traiter les données, implémenter des modèles et réaliser des analyses.Vous veillez à la transparence, à la reproductibilité et au respect des bonnes pratiques lors de l'implémentation des modèles.Vous explorez les opportunités d'intégrer des sources de données et des techniques analytiques supplémentaires (telles que les données spatiales, l'IA ou des visualisations avancées) lorsqu'elles apportent une réelle valeur ajoutée aux insights stratégiques.Vous suivez activement les évolutions IA et machine learning et réfléchissez à la manière dont elles peuvent renforcer la modélisation stratégique.Notre manière de travaillerLe développement se fait localement dans VS Code dans un repository Git partagé.La collaboration se fait via des pull requests dans Azure DevOps.Le déploiement et l'exécution se font dans Azure Databricks.Nous travaillons selon une méthode agile, avec un développement itératif, des cycles de feedback courts et une collaboration étroite avec les parties prenantes.Nous suivons les bonnes pratiques en matière de qualité de code, de gestion de versions et de collaboration.Vous travaillez dans une équipe où le partage de connaissances, la transparence et la qualité sont essentiels.Un job fait pour vous ?Vous avez un master, de préférence en mathématiques, statistiques, data science, sciences de l'ingénieur ou une autre discipline quantitative (ou équivalent par expérience) ET une expérience de minimum 4 ans en tant que data scientist en industrie. ET vous disposez des compétences suivantes :Vous êtes doté.e d'une solide connaissance de Python pour le data wrangling, l'analyse de données et la modélisation.Vous avez de l'expérience avec PySpark et le travail avec de grands volumes de données.Vous avez de l'expérience dans l'industrialisation d'analyses ou de modèles (par exemple la migration d'Excel vers du code de production).Vous communiquez aisément, aussi bien en français qu'en anglais et pouvez expliquer clairement des modèles complexes et des hypothèses à des parties prenantes non techniques.Vous avez un esprit structuré et êtes orienté.e solution et qualité.Vous avez un intérêt pour le machine learning, les applications d'IA, les données géographiques ou outils GIS (par ex. QGIS, ArcGIS), le transport, la mobilité ou des systèmes opérationnels complexes ? Il s'agit d'atouts en plus.Si vous avez obtenu votre diplôme à l'étranger, vous devez être en possession d'une attestation d'équivalence délivrée par la Communauté française pour pouvoir participer à la sélection.Chaque personne est unique. Il est important pour nous que vous puissiez être vous-même. C'est ce qui rend la SNCB plus forte. C'est pourquoi nous accordons beaucoup d'importance à la diversité et à l'inc [...]

Compétences linguistiques

• Français (atout)

  • Comprendre : Expérimenté - (C1)
  • Écrire : Expérimenté - (C1)
  • Lire : Expérimenté - (C1)
  • Parler : Expérimenté - (C1)

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