Data Scientist

Easydo is an independent European company, spinoff of a Top player in IT&C services in Romania.
The team is managed by Senior partners and senior experts. We are building the next generation of applications including API, Data Governance, AI, machine learning, IoT, AR, VR.
We help companies in curve of digital adoption and automation, delivering connected services and solutions that allows to improve business and environment.
Our business practices focus on:
- Software Factory & Innovative Business Solutions
- Cybersecurity solutions and services
- Interoperability Solutions: Interoperability Solutions: API Management, Integration Solutions B2Bi, Managed File Transfer ( Partner solutions: Axway, APIGEE, WSO2).
Our fundamental values are respect, fairness, ethics, openness and teamwork.

KeyPaas is an IoT Platform that enables fast and scalable connection of things to the Internet with multiple protocols, encryptions and payloads.

Compétences techniques requises
R
Git / GitHub
Programmation orientée objet et fonctionnelle
Python
SQL
Services Azure / AWS
PowerBI
Docker
Algorithmes d’apprentissage online
Algorithmes standard d’apprentissage automatique
Séries temporelles
Statistique mathématique

Compétences « Autres » attendues (secteurs, générales, liées au domaine etc.)
Anglais
Esprit d’équipe
Connaissance du secteur de l’Energie

Livrables attendus
• Analyses, modèles et scores
• Notebooks
• Code packagé et testé
• Documentations

Objet de la prestation
• Développer des algorithmes prototypés en phase amont / R&D, en veillant à la pertinence des modélisations et des scores, en lien avec le sens métier et les études fournies en amont par les data analystes
• Développer le code relatif à des algorithmes en vue de leur déploiement au sein d’applications Shiny ou d’environnements de production type Kubernetes, en travaillant au préalable sur un code design pertinent ;
• Contribuer au développement des solutions portée par l’équipe ;
• Être l’un des garants de la qualité du code (tests unitaires, tests de non-régression, standards de développement…) ;
• Livrer les modèles attendus dans le respect des délais parfois contraints, cadencés par les releases trimestrielles de la solution ;
• S’impliquer dans la maintenance et l’amélioration des packages existants ;
• S’inscrire dans les rituels de l’équipe et fait des suggestions pour améliorer les processus ;
• Contribuer à la veille scientifique et technique de l’équipe ;
• Être force de proposition pour des idées de nouveaux cas d’usage ;
• Faire remonter d’éventuelles anomalies identifiées dans la qualité des données

Prestation sera à réaliser à Paris où hors Ile-de-France dans les autres locaux (ex : Lyon, Bruxelles, etc.).