Offre d'emploi n° 17158247

Ingénieur / Ingénieure data scientist

Type de contrat : CDI
Localisation : Rhône - Lyon
Entreprise : XtraMile
Fonction : Commercial - Vente

Publiée le 09/09/2025
Expérience souhaitée : 1 à 2 ans
Niveau d'études souhaité : Bac / Bac Pro

Description du poste

Description du poste
Vos missions en tant que Data Scientist Machine Learning en alternance :

  • Concevoir et développer des dashboards interactifs pour le monitoring en temps réel des indicateurs clés de performance (KPI) du centre d'appel.
  • Intégrer des visualisations de données pour suivre les volumes d'appels, les temps d'attente, les taux de résolution, etc.
  • Mettre en place des alertes et des notifications pour les anomalies ou les dépassements de seuils critiques.
  • Analyser les données historiques pour identifier les tendances et les modèles récurrents.
  • Développer des modèles de machine learning pour prédire les volumes d'appels futurs et les besoins en ressources.
  • Utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour simuler différents scénarios opérationnels.

Poste basé à Villeurbanne (Auvergne-Rhône-Alpes). Travail en hybride.
Rythme d’alternance et présence en entreprise
Du lundi au vendredi
Périodes de travail de 8 heures
Repos le week-end
Travail en journée
En entreprise : 4 jours par semaine (jours au choix) avec présence réduite à 3 jours 1 à 2 fois par mois
En formation: 1 jour par semaine + 1 jour supplémentaire 1 à 2 fois par mois
Attention ! Cette offre ne s’adresse qu’aux candidats à l’alternance qui effectuent leur formation avec OpenClassrooms. Seules les candidatures répondant à ces critères seront étudiées.
Profil recherché
Profil recherché :

  • Connaissance des outils de visualisation de données (ex. : Looker, Power BI).
  • Connaissance des techniques de machine learning et des bibliothèques associées.
  • Compétences en programmation (ex. : Python).
  • Expérience avec les bases de données et les outils de gestion de données (ex. : SQL).
  • Capacité à analyser et interpréter des données complexes.
  • Bonnes compétences en communication pour présenter les résultats et les recommandations.

Merci de votre attention.

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