Data Scientist

A career in IBM Consulting is built on long-term client relationships and close collaboration worldwide. You'll work with leading companies across industries, helping them shape their hybrid cloud and AI journeys. With support from our strategic partners, robust IBM technology, and Red Hat, you'll have the tools to drive meaningful change and accelerate client impact. At IBM Consulting, curiosity fuels success. You'll be encouraged to challenge the norm, explore new ideas, and create innovative solutions that deliver real results. Our culture of growth and empathy focuses on your long-term career development while valuing your unique skills and experiences. As a Data Scientist with Advanced Analytics skills, you will leverage deep data and analytics expertise with strong business acumen to address business challenges. You will utilize data preparation, analysis, and predictive modeling to forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. Your primary responsibilities will include: • Analyze and Interpret Data: Utilize mathematical optimization, discrete-event simulation, and predictive analytics to extract insights from diverse data types and structures, ensuring data-driven decision-making and business optimization. • Develop Predictive Models: Apply proficiency in programming languages, particularly Python, to design and implement predictive models that forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. • Manipulate and Visualize Data: Employ expertise in data manipulation using tools such as Pandas, NumPy, and Dask, and data visualization with Matplotlib, Seaborn, and Plotly to effectively communicate insights to stakeholders. • Manage and Analyze Databases: Utilize experience in managing databases like SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL, and MySQL to store, retrieve, and analyze large datasets. • Implement Optimization Solutions: Apply knowledge of optimization tools like IBM CPLEX and Gurobi to develop and implement optimization solutions that drive business value. • Data Analysis and Modeling: Exposure to data preparation, analysis, and predictive modeling to forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. • Programming Languages: Exposure to programming languages, particularly Python, and development environments like PyCharm, VS Code, and Jupyter Notebooks. • Data Manipulation and Visualization: Experience working with data manipulation tools such as Pandas, NumPy, and Dask, and data visualization with Matplotlib, Seaborn, and Plotly. • Database Management: Exposure to managing databases like SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL, and MySQL to store, retrieve, and analyze large datasets. • Optimization Tools: Experience working with optimization tools like IBM CPLEX and Gurobi to develop and implement optimization solutions. • Machine Learning Knowledge: Exposure to machine learning concepts and techniques, including statistical modeling and custom models in applications like supply chain management, pricing, risk assessment, and fraud detection. • Statistical Analysis Skills: Familiarity with statistical analysis tools like SPSS, SAS, and R, in addition to Python, to analyze and interpret complex data sets. • Version Control Systems: Experience working with version control systems such as Git, GitHub, and GitLab, and continuous integration and deployment (CI/CD) tools like Docker, Podman, and Jenkins. Une carrière au sein d’IBM Consulting repose sur des relations durables avec les clients et une collaboration étroite à l’échelle mondiale. Vous travaillerez avec des entreprises de premier plan, issues de nombreux secteurs d’activité, afin de les accompagner dans leur transformation vers le cloud hybride et l’intelligence artificielle.Grâce au soutien de nos partenaires stratégiques, à la puissance des technologies IBM et à l’expertise de Red Hat, vous disposerez des outils et des ressources nécessaires pour générer un impact concret, accélérer l’innovation et créer de la valeur durable pour nos clients.Chez IBM Consulting, la curiosité est un moteur de réussite. Vous serez encouragé à remettre en question les approches établies, à explorer de nouvelles idées et à concevoir des solutions innovantes produisant des résultats concrets. Notre culture, fondée sur le développement, l’empathie et l’apprentissage continu, soutient votre évolution professionnelle sur le long terme tout en valorisant vos compétences et votre parcours uniques. Rejoignez IBM Consulting et contribuez à façonner l’avenir de la transformation numérique pour les plus grandes organisations du monde. En tant que Data Scientist spécialisé(e) en analyse avancée, vous mettrez à profit votre expertise approfondie en données et en analyse, associée à un sens aigu des enjeux métiers, pour relever les défis opérationnels. Vous exploiterez la préparation, l’analyse et la modélisation prédictive des données afin d’anticiper les tendances et proposer des optimisations pour améliorer les résultats métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes: • Analyse et interprétation des données: Vous utiliserez l’optimisation mathématique, la simulation d’événements discrets et l’analyse prédictive pour extraire des insights à partir de données variées et de structures complexes, garantissant ainsi une prise de décision fondée sur les données et l’optimisation des processus métiers. • Développement de modèles prédictifs: Vous appliquerez votre maîtrise des langages de programmation, notamment Python, pour concevoir et déployer des modèles prédictifs capables d’anticiper les tendances et de proposer des optimisations afin d’améliorer les résultats métiers. • Manipulation et visualisation des données: Vous exploiterez votre expertise en manipulation de données à l’aide d’outils tels que Pandas, NumPy et Dask, ainsi qu’en visualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly, pour communiquer efficacement les insights aux parties prenantes. • Gestion et analyse de bases de données: Vous tirerez parti de votre expérience dans la gestion de bases de données comme SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL et MySQL pour stocker, extraire et analyser de grands ensembles de données. • Mise en œuvre de solutions d’optimisation: Vous appliquerez vos connaissances des outils d’optimisation tels qu’IBM CPLEX et Gurobi pour développer et déployer des solutions d’optimisation génératrices de valeur métier. Maîtrise de l'analyse et de la modélisation des données: Connaissance de la préparation, de l'analyse et de la modélisation prédictive des données pour anticiper les tendances et proposer des optimisations en vue d'améliorer les résultats métiers. • Connaissance des langages de programmation: Connaissance des langages de programmation, en particulier Python, et des environnements de développement tels que PyCharm, VS Code et Jupyter Notebooks. • Compétence en manipulation et visualisation des données: Expérience dans l'utilisation d'outils de manipulation de données comme Pandas, NumPy et Dask, ainsi que dans la visualisation de données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly. • Capacité en gestion de bases de données: Connaissance de la gestion de bases de données telles que SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL et MySQL pour stocker, extraire et analyser de grands ensembles de données. • Développement d'outils d'optimisation: Expérience dans l'utilisation d'outils d'optimisation comme IBM CPLEX et Gurobi pour concevoir et déployer des solutions d'optimisation. Maîtrise des concepts de Machine Learning: Connaissance des principes et techniques du machine learning, notamment la modélisation statistique et les modèles personnalisés appliqués à des domaines tels que la gestion de la chaîne logistique, la tarification, l’évaluation des risques et la détection des fraudes. • Connaissance des outils d’analyse statistique: Familiarité avec les outils d’analyse statistique comme SPSS, SAS et R, en complément de Python, pour analyser et interpréter des ensembles de données complexes. • Compétence en systèmes de contrôle de version: Expérience dans l’utilisation de systèmes de contrôle de version tels que Git, GitHub et GitLab, ainsi que des outils d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) comme Docker, Podman et Jenkins. France Data & Analytics Hybrid Entry Level Bois Colombes Cedex, FR Bois Colombes Cedex (0048) Compagnie IBM France, S.A.S. Continuous Integration Data Analysis Data Visualization Databases Docker Fraud Detection Git Github Jenkins Machine Learning Modeling MongoDB MySQL Optimization PostgreSQL Predictive Modeling Python R Programming Language Risk Assessment Statistical Product and Service Solutions Structured Query Language Statistical Modeling Supply Chain Management Programming Languages Data Preparation Jupyter Notebook Pricing Version Control Database Management Continuous Integration/Continuous Delivery GitLab NumPy Pandas Library Apache Cassandra PyCharm Complex Data Statistical Analysis Statistical Analysis System Programming Language Microsoft Visual Studio Code Gurobi Matplotlib Plotly Seaborn