CDILyon, France
Développeur Big Data - Niveau 3 (Sénior) - Lyon
Hybride
Contexte de la mission
Description du profil
Nous cherchons un candidat capable de s’adapter à l’environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l’équipe qu’il va rejoindre :
• Qui saura travailler de manière autonome
• Disposant d’un bon sens de l’organisation et de la rigueur
• Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires
5 années d'expérience, hors alternance, sont attendues sur un rôle de data scientist
Objectifs et livrables
Activité principale :
A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes :
• Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données
• Conception et développement de traitements de données
• Réalisation d’études statistiques
• Présentation de résultats sous la forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord
• Diffusion et vulgarisation des résultats d’études
Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes :
• Lien entre la partie métier et la partie data science
• Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI
• Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs
Activité secondaire
o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet
o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites
Stack technique de l'équipe
L'environnement technique du projet est le suivant :
- Python
- Postgre SQL
- Teradata
- Hadoop
- Jira / Confluence
- Git / Bitbucket
- PowerBI
- Powerpoint / Excel
Compétences attendues sur le profil
- Maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement, l'analyse de données et la modélisation statistique (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas)
- Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata.
- Proactif et autonome, avec une capacité à prendre des initiatives et à résoudre des problèmes.
- Expérience dans le recueil de besoins et l’animation d’ateliers métiers
- Capacités à communiquer efficacement et avec pédagogie
- Connaissance dans la rédaction de documents de cadrage du projet
- Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données
Impératif 1
Expérience avérée (+5 ans) des méthodes de data science (modélisation statistique, machine learning, validation croisée, feature engineering)
Impératif 2
Maitrise de python dont packages : pandas, polars, numpy, matplotlib
Impératif 3
Proactif et autonome, capacité à communiquer efficacement avec les métiers
Informations de la mission :
Description du profil
Nous cherchons un candidat capable de s’adapter à l’environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l’équipe qu’il va rejoindre :
• Qui saura travailler de manière autonome
• Disposant d’un bon sens de l’organisation et de la rigueur
• Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires
5 années d'expérience, hors alternance, sont attendues sur un rôle de data scientist
Objectifs et livrables
Activité principale :
A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes :
• Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données
• Conception et développement de traitements de données
• Réalisation d’études statistiques
• Présentation de résultats sous la forme de rapports d’étude ou de tableaux de bord
• Diffusion et vulgarisation des résultats d’études
Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes :
• Lien entre la partie métier et la partie data science
• Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI
• Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs
Activité secondaire
o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet
o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites
Stack technique de l'équipe
L'environnement technique du projet est le suivant :
- Python
- Postgre SQL
- Teradata
- Hadoop
- Jira / Confluence
- Git / Bitbucket
- PowerBI
- Powerpoint / Excel
Compétences attendues sur le profil
- Maîtrise de Python et de ses librairies pour le traitement, l'analyse de données et la modélisation statistique (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas)
- Bonne connaissance des bases de données SQL, notamment PostgreSQL et Teradata.
- Proactif et autonome, avec une capacité à prendre des initiatives et à résoudre des problèmes.
- Expérience dans le recueil de besoins et l’animation d’ateliers métiers
- Capacités à communiquer efficacement et avec pédagogie
- Connaissance dans la rédaction de documents de cadrage du projet
- Familiarité avec Spark (PySpark ou Scala) pour le traitement de grandes volumétries de données
Impératif 1
Expérience avérée (+5 ans) des méthodes de data science (modélisation statistique, machine learning, validation croisée, feature engineering)
Impératif 2
Maitrise de python dont packages : pandas, polars, numpy, matplotlib
Impératif 3
Proactif et autonome, capacité à communiquer efficacement avec les métiers
Informations de la mission :
- Début de mission : 15/10/2026
- Durée : 6 mois
- Date de publication : 17/09/2026
- Date limite de candidature : 23/09/2026
Compétences recherchées
Python (Indispensable)pandas (Indispensable)polars (Indispensable)numpy (Indispensable)scikit-learn (Indispensable)matplotlib (Indispensable)xgboost (Indispensable)pandera (Indispensable)geopandas (Indispensable)PostgreSQL (Indispensable)Teradata (Indispensable)Hadoop (Indispensable)Spark (Indispensable)PySpark (Indispensable)Scala (Indispensable)Jira (Indispensable)Confluence (Indispensable)Git (Indispensable)Bitbucket (Indispensable)PowerBI (Indispensable)PowerPoint (Indispensable)Excel (Indispensable)PYTHON (Indispensable)DATA SCIENCE (Indispensable)POSTGRESQL (Indispensable)TERADATA (Indispensable)SPARK (PySpark/Scala) (Indispensable)HADOOP (Indispensable)POWERBI (Indispensable)GIT/Bitbucket (Indispensable)JIRA/CONFLUENCE (Indispensable)EXCEL/POWERPOINT (Indispensable)STATISTIQUES (Indispensable)MACHINE LEARNING (Indispensable)FEATURE ENGINEERING (Indispensable)COMMUNICATION (Indispensable)
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