Data Scientist - Rabat

Entreprise :

La Branche Épargne - Prévoyance de la Caisse de Dépôt et de Gestion incarne la vocation de tiers de confiance de la Caisse de Dépôt et de Gestion, conformément à ses textes organiques et règlementaires ainsi que ceux des organismes gérés la Caisse Nationale de Retraites et d’Assurances et le Régime Collectif d’Allocation de Retraite.

La Branche Épargne – Prévoyance de la Caisse de Dépôt et de Gestion assure les missions de la Caisse de Dépôt et de Gestion pour ce qui concerne sa compétence en matière de :

• Mobilisation de l’Épargne ;
• Prévoyance et Retraite à travers la gestion de la Caisse Nationale de Retraites et d’Assurances et le Régime Collectif d’Allocation de Retraite ;
• Assurances.

Poste :

Extraction et Collecte des données
•Assurer l'extraction des données nécessaires à l'analyse ;
•Assurer le traitement des données issues de l'utilisation des produits et d'autres sources externes ;
•Assurer la structuration et la synthèse des données sous forme de résultats exploitables.
Elaboration des modèles de prédictions
•Assurer la création des algorithmes et des modélisations statistiques ;
•Contribuer à la construction d'outils d'analyses pour collecter les données ;
•Assurer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles de data science.

Profil recherché :

• De formation Bac+5 Ecole d’ingénieur ou équivalent ;
• Une expérience professionnelle de minimum 3 ans dans un poste similaire,
• Très bonne connaissance et expérience en algorithme et modèle de prédiction ;
• Très bonne connaissance en langage de programmation ;
• Techniques de recueil et d'analyse des données ;
• Techniques d'intelligence artificielle ;
• Techniques d’élaboration de tableaux de bord ;
• Techniques de veille technologique
• Maîtrise de Python et ses bibliothèques essentielles telles que Pandas, NumPy, SciPy, LlamaIndex et PyTorch,
• Expérience approfondie en OCR avec Tesseract et PaddleOCR;
• Capacité à gérer des processus avec PM2, à travailler efficacement avec des modèles open source comme LaMa v3, et à mettre en oeuvre des pratiques MLOps à l'aide de MLflow,
• Compétences en fine-tuning de modèles pré-entraînés et utilisation de l'écosystème Hugging Face pour le traitement du langage naturel ;
• Bon esprit d’initiative et de proposition ;
• Engagement et implication ;
• Collaboration et esprit d’équipe ;
• Sens de la rigueur et de l’organisation ;
• Très bonne capacité de communication.

Adresse de notre siège :

Traits de personnalité souhaités :

Recherche de nouveauté Ambition Besoin de réflexion Besoin d'autonomie Implication au travail