Data Scientist sur les Systèmes Cognitives

Description de l'offre

Les données et la technologie transforment les industries, la société et même le milieu du travail en créant des professions qui n'existaient pas avant l'émergence de l'informatique cognitive, du Cloud, de l'Analytics, du Social, du Mobile et Security. En tant que plus grand employeur dans les domaines des technologies et du conseil dans le monde, IBM est un leader dans cette transformation globale et nous vous invitons à rejoindre notre équipe.

Vous intégrerez l'équipe Cognitive du Client Center de Montpellier avec pour mission principale de :
·  Supporter les engagements clients autour des solutions IBM Cognitive Systems à travers la réalisation de POC, Benchmarks, Technical support/collaborations, Workshops et Design Thinking sessions.
·  Identifier, qualifier et definir les architectures HW et SW autour des solutions Cognitive Systems dans les domaines de l'Intelligence artificielle, Machine et Deep Learning et Bigdata/Analytics.
·  Porter et optimiser des applications Opensource et les applications des clients sur OpenPower/Power.
Vous devrez comprendre les besoins client et definir une solution autour de l'offre Cognitive Systems, AI , combinant des solutions IBM et Open source. Vous développerez de nouvelles solutions en collaboration avec IBM Research et les autres entités d'IBM (Clients workshop, Design Thinking, architectures) .

LA FORMATION REQUISE : Docteur Universitaire ou Ingénieur

Une formation d'analyste
À l'heure actuelle, 88% des Data Scientists sont diplômés au minimum d'un master, et 46% d'entre eux sont titulaires d'un PhD. Cette éducation scolaire semble nécessaire pour développe le niveau de connaissance nécessaire à l'exercice de ce métier.
La majeure partie des professionnels (32%) sont issus d'une formation dans le domaine des mathématiques et des statistiques. 19% ont étudié les sciences informatiques et 16% proviennent d'écoles d'ingénieurs.

LES COMPETENCES DEMANDEES :

Des connaissances en statistiques
Il est essentiel pour un Data Scientist d'avoir au minimum des notions de calculs statistiques. Ces connaissances lui permettront de déterminer la bonne technique d'approche et d'analyse pour chaque donnée.

Les outils analytiques
Une connaissance approfondie d'au moins un outil analytique tel que SAS ou R. Pour la science des données, la préférence s'accorde principalement vers R.

Les langages de programmation
Les postes de Data Scientist requièrent la maîtrise un ou plusieurs languages de programmation; Python, Java, R, Scala et C/C++.

Des compétences de Machine Learning
Connaissance approfondie des méthodes de Machine Learning incluant la partie Deep Learning et les frameworks logiciels associés
A partir d'un cas client le candidat doit être capable de proposer une solution adaptée (arbre de décisions, réseau de neuronnes, modele statistiques, etc...) En complement il devra être capable d'implémenter la solution.

La compréhension de l'algèbre linéaire et des fonctions de plusieurs variables
L'algèbre linéaire et les fonctions de plusieurs variables constituent la base de beaucoup de techniques de calculs statistiques et de machine learning. Même si la quasi totalité des fonctions sont disponibles dans des librairies Open source ou commerciales, certains projets peuvent nécessiter de développer des implémentations spécifiques et adaptées aux architectures matérielles IBM.

L'utilisation de SPARK
La maîtrise de la plateforme SPARK est requise pour de nombreux projets Cognitive Systems. Les outils de cloud ont également leur importance.

La gestion de données non structurées
Le candidat devra savoir gérer des données non structurées en provenance des réseaux sociaux, ou encore des flux vidéo ou audio. Ces données sont le principal challenge du Big Data.
Il est également important de savoir traiter les données comportant des imperfections, telles que des valeurs manquantes ou des chaînes de format incohérentes.

LES QUALITES NECESSAIRES :

La curiosité intellectuelle
La curiosité intellectuelle est indispensable pour déceler les données les plus intéressantes et exploitables au sein d'un gigantesque volume de data. Pour mener à bien le travail de Data Scientist, il est nécessaire d'être créatif et de poser ses propres questions plutôt que de simplement répondre à celles qui se posent.

L'esprit d'un entrepreneur
Pour parvenir à exploiter le Big Data d'une entreprise, il est nécessaire de comprendre les problèmes à résoudre et les nouvelles possibilités que les données peuvent offrir. C'est pourquoi le Data Scientist doit comprendre le monde de l'entreprise en général et l'industrie à laquelle il est affilié plus particulièrement.

Le Data Scientist doit avoir le sens de la communication
Intégré au sein de l'équipe Cognitive Systems de l'IBM Client Center de Montpellier , le candidat doit impérativement être en mesure de communiquer son savoir faire en interne afin de permettre une montée en compétences des ressources techniques travaillant déjà sur le Bigdata / HPC HPDA ou Open DB.

SYSTEMSSPINAKER2017
Auto req ID

90005BR
Required Education

Doctorate Degree
Role ( Job Role )

Data Scientist
State / Province

HÉRAULT
Primary job category

Data Science
Contract type

Regular
Employment Type

Full-Time
Is this role a commissionable/sales incentive based position?

No
Travel Required

Up to 25% or 2 days a week (home on weekends- based on project requirements)
IBM Business Group

Systems
Preferred Education

Doctorate Degree
City / Township / Village

MONTPELLIER CEDEX 01
EO Statement

IBM is committed to creating a diverse environment and is proud to be an equal opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, or veteran status. IBM is also committed to compliance with all fair employment practices regarding citizenship and immigration status.
Required Technical and Professional Expertise

*
Skill-keywords

Cognitive, Intelligence artificielle, machine learning, Big Data
Country

France
Preferred Technical and Professional Experience

*
Secondary Job Category

Other Data Science
Eligibility Requirements

Anglais et Français courants