IDinsight recrute des data scientists seniors.

Pays : Inde, Kenya, Maroc, Philippines, Sénégal, Zambie
Organisation : IDinsight
Date de clôture : 30 déc 2021

IDinsight recrute des data scientists seniors à temps plein (4 à 10 ans d’expérience) pour développer nos capacités d’apprentissage automatique et de science des données au sens large. Dans ce rôle, le scientifique des données travaillera avec des équipes de projet et des clients pour utiliser des analyses avancées afin de stimuler l’impact social. Vous pourrez construire des modèles permettant de localiser les enfants non scolarisés, d’optimiser l’acheminement des agents de santé communautaires, d’identifier les nourrissons présentant un risque de mortalité élevé, ou de rendre le scoring de crédit possible pour les personnes non bancarisées pour la première fois.

Nous sommes une organisation orientée vers l’impact social, et nous pouvons donc garantir un travail incroyablement significatif en nous attaquant à certains des défis de développement international les plus complexes dans le monde entier.

Développez vos compétences en tant que spécialiste des données tout en effectuant un travail utile.

Nous travaillons à faire d’IDinsight un leader mondial dans l’utilisation de l’apprentissage automatique pour résoudre certains des problèmes les plus urgents dans le monde.

Vous rejoindrez une équipe de science des données en pleine croissance et travaillerez sur des projets innovants et à fort impact avec nos partenaires. Vous rejoindrez une équipe entrepreneuriale où vous aurez une voix forte dans le fonctionnement et la croissance de l’équipe. Vous aurez l’occasion de travailler sur l’ensemble des solutions de science des données, de la conception au déploiement. Pour être efficaces, les produits de science des données doivent être pertinents d’un point de vue contextuel et s’appuyer sur une expertise en la matière. Vous serez amené à travailler en étroite collaboration avec nos partenaires, notre équipe d’économistes, d’experts du secteur social et de spécialistes de la santé publique pour élaborer et tester des solutions.

L’apprentissage est un élément clé du métier de scientifique des données. Vous consacrerez 10 % de votre temps à l’acquisition de nouvelles compétences et à des projets parallèles de votre choix. Vous bénéficierez d’un mentorat solide pour guider votre carrière de data scientist et vous ferez des rencontres intéressantes et précieuses.

À propos d’IDinsight

IDinsight aide les dirigeants à lutter contre la pauvreté dans le monde entier en concevant, déployant et promouvant des outils générateurs de preuves. Nous adaptons les meilleures méthodologies aux besoins et contraintes des partenaires afin de fusionner les preuves avec l’action. Nous sommes au service de gouvernements, d’ONG, de fondations et d’entreprises sociales en Afrique et en Asie dans tous les grands domaines de programmes, notamment la santé, l’éducation, l’agriculture, les moyens de subsistance, la finance, l’énergie et la gouvernance.

Notre approche repose sur quatre piliers :

Rigueur : Nous développons et utilisons une large gamme d’outils de pointe en matière de données et de preuves, notamment des évaluations expérimentales, des systèmes de suivi, des analyses et des visualisations de données, des évaluations de processus, l’apprentissage automatique, etc.
Rentable : Chaque dollar dépensé est justifié par l’impact attendu. Si les fonds pourraient être mieux utilisés d’une autre manière, nous le disons.
Rapide : Les informations exploitables sont livrées à temps pour les délais de prise de décision des clients.
Axé sur la demande : Nous déployons des solutions adaptées aux contextes et aux besoins des partenaires, sans agendas concurrents.
Notre équipe diversifiée et en pleine expansion, composée de plus de 150 collègues exceptionnels, opère dans près de deux douzaines de pays à travers le monde. Pour en savoir plus, consultez le site www.IDinsight.org.
À propos du poste

Nous recherchons des candidats ayant une solide expérience en Python et des compétences de base en science des données, ainsi qu’une passion pour l’élaboration de solutions à des problèmes sociaux difficiles. Plus important encore, les candidats retenus devraient posséder la capacité de travailler de façon indépendante pour résoudre des défis complexes liés, à la fois humains et technologiques.

En tant que data scientist senior, vous serez également à travers plusieurs projets et apporterez une expertise technique à l’équipe. En plus des tâches ci-dessus, vous serez :

Travailler avec les clients pour comprendre leurs besoins : Comprendre leurs processus actuels et leurs points de douleur et identifier lesquels peuvent être formulés comme un problème de science des données traçable.
Manipuler/nettoyer les données du gouvernement ou des clients : extraire des données des bases de données SQL, faire des appels API, gratter des sites Web et nettoyer des données d’enquête.
Concevoir, tester et améliorer divers algorithmes : Des algorithmes OOTB scikit-learn aux algorithmes sur mesure.
Synthétiser, visualiser et communiquer les résultats : Tableaux de bord, graphiques, visualisations interactives, présentations et rapports.
Travailler avec d’autres membres de l’équipe pour tester et déployer ces solutions.
S’assurer que les problèmes de l’entreprise sont correctement formulés : Tout n’est pas un problème de science des données et un data scientist senior aurait l’expertise pour faire ce jugement.
S’assurer que les méthodes appropriées sont utilisées pour résoudre le problème : une connaissance étendue des méthodes permettrait à un scientifique senior de choisir celle qui convient le mieux à la tâche.
Établir des normes et des meilleures pratiques : Le data scientist senior apportera son expérience de l’écriture d’un code de qualité et des meilleures pratiques de gestion de projet.
Effectuer des revues de code : Chaque morceau de code que nous écrivons doit être révisé. Les data scientists seniors seront souvent des réviseurs et établiront également les meilleures pratiques pour les révisions.
Assurer le mentorat des jeunes scientifiques des données
Fournir une expertise dans un ou plusieurs des domaines suivants :
Apprentissage profond : classification/segmentation d’images, modèles de séquences.
Optimisation sous contraintes : programmation linéaire, algorithme évolutionnaire.