Future Opportunities - Entry Level AI Roles

Résumé du poste

L’Associé(e) en science des données est responsable de soutenir la conception, le développement et la mise en œuvre de méthodes, de processus et de systèmes visant à consolider et analyser des sources de données diversifiées et non structurées. Ce rôle se concentre sur la génération de recommandations et de solutions exploitables afin d’améliorer les services aux clients et les offres de produits. Le poste implique le développement et la programmation de logiciels, d’algorithmes et de processus automatisés pour nettoyer, intégrer et évaluer de grands ensembles de données provenant de sources multiples et disparates.

Responsabilités clés

Contribuer à la conception et au développement de modèles de données, d’algorithmes et de flux de travail automatisés pour l’intégration et l’analyse des données.

Soutenir les activités de nettoyage et de transformation des données afin d’assurer leur qualité et leur cohérence entre les différentes sources.

Collaborer avec les scientifiques des données seniors et les équipes interfonctionnelles pour fournir des analyses éclairant les décisions d’affaires et les améliorations de produits.

Participer à la création de tableaux de bord, de rapports et de visualisations pour communiquer efficacement les résultats.

Respecter les normes, procédures et meilleures pratiques établies pour la gestion et l’analyse des données.

S’engager dans un apprentissage continu par le biais de formations formelles et en cours d’emploi.

Connaissances et compétences

Compréhension de base des principes de la science des données, des méthodes statistiques et des concepts d’apprentissage automatique.

Familiarité avec des langages de programmation tels que Python, R ou SQL.

Capacité à travailler avec des données structurées et non structurées.

Solides compétences analytiques et en résolution de problèmes, avec une attention particulière aux détails.

Aptitudes efficaces en communication et en collaboration dans un environnement d’équipe.

Formation et expérience

Baccalauréat en science des données, informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente).

Expérience avec des outils et techniques d’analyse de données acquise par des cours, des stages ou des projets.

Peut être en voie d’obtenir des certifications professionnelles pertinentes.

Job Summary

The Associate Data Scientist is responsible for supporting the design, development, and implementation of methods, processes, and systems to consolidate and analyze unstructured, diverse data sources. This role focuses on generating actionable insights and solutions that enhance client services and product offerings. The position involves developing and coding software programs, algorithms, and automated processes to cleanse, integrate, and evaluate large datasets from multiple disparate sources.

Key Responsibilities

Assist in designing and developing data models, algorithms, and automated workflows for data integration and analysis.

Support data cleansing and transformation activities to ensure data quality and consistency across sources.

Collaborate with senior data scientists and cross-functional teams to deliver insights that inform business decisions and product improvements.

Participate in building dashboards, reports, and visualizations to communicate findings effectively.

Follow established standards, procedures, and best practices for data handling and analysis.

Engage in continuous learning through formal and on-the-job training programs.

Knowledge & Skills

Basic understanding of data science principles, statistical methods, and machine learning concepts.

Familiarity with programming languages such as Python, R, or SQL.

Ability to work with structured and unstructured data.

Strong analytical and problem-solving skills with attention to detail.

Effective communication and collaboration skills within a team environment.

Education & Experience

Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related field (or equivalent experience).

Exposure to data analysis tools and techniques through coursework, internships, or projects.

May be working toward relevant professional certifications.

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