Basic
Data Scientist H/F - Nantes
Posted: 20.05.2026
Closing date: 04.07.2026
Job reference: 5155e5a2882751be5d2c1491a4134fbd
Job information
Location
Nantes, France
Company
AVISIA
Job reference
5155e5a2882751be5d2c1491a4134fbd
Listing type
Basic
EU work permit required
No
Posted
20.05.2026
Closing date
04.07.2026
Job description
Nos missions :Nous intervenons chez nos clients sur des missions 100% data qui allient des dimensions techniques et opérationnelles. Selon votre profil et vos affinités, vous aurez l'opportunité d’intervenir sur des projets répondant à des enjeux purement techniques ou à des problématiques plus orientées business.Nos clients sont présents sur des secteurs d’activités variés (Luxe, retail, Télécom, Banque, Assurance etc) et les thématiques de missions data science sur lesquelles vous pourrez être amené à travailler sont également diverses. Quelques exemples de sujets du moment : Conception de modèles de prévision du chiffre d'affaires généré sur le site e-commerce d’un retailer. #PrévisionCréation et industrialisation d’un moteur de recommandation destiné à optimiser la conversion des visiteurs du site web. #RecommandationCréation d’un score d’attrition afin d’identifier les clients d’un acteur de la grande distribution en perte de vitesse lente, #ChurnMise en œuvre d’une segmentation client permettant d'optimiser les actions marketing & commerciales d'une enseigne (ciblage, rétention, en fonction des appétences de canaux de contact). #SegmentationClientL'humain :Nous recherchons des talents :Ayant un excellent relationnel,Avec la volonté de s'impliquer sur la réussite de projet client,Dotés d’un bon esprit d’analyse et de synthèse,Qui accordent une importance particulière à la qualité des livrables ainsi qu’à la présentation et la vulgarisation des résultats,Curieux et soucieux de se tenir informé des évolutions du marché,Avec l’envie de continuer à apprendre pour être acteur de leur progression,Disposant de trois années d'expérience minimum.Les compétences techniques :Vous êtes diplômé(e) d’une formation data à l’université ou en grande école et :Disposez d’une bonne connaissance des principales techniques de modélisation statistique ou de machine learning (Random Forest, XGBoost, K-means, …),Avez une bonne connaissance du SQL,Maîtrisez Python, R et/ou SAS,Connaissez l’une des principales solutions logicielles du marché (Dataiku, SAS, Alteryx…),En bonus, vous avez des notions sur les technologies cloud : GCP, AWS, Azure…Le processus de recrutementVous échangerez tout d’abord avec notre Talent acquisition Leader qui vous invitera à passer un premier entretien au téléphone, en visio ou sur site.Un test technique (QCM et cas pratiques) vous sera envoyé par mailVous rencontrerez ensuite un consultant senior (manager ou practice leader) idéalement sur site.Des échanges informels avec l’équipe pourront être organisés au besoin pour que vous puissiez en parallèle découvrir votre futur environnement de travail.
Skills
apply blended learning
apply for research funding
apply research ethics and scientific integrity principles in research activities
build recommender systems
Business Analytics
Business Intelligence
collect ICT data
communicate with a non-scientific audience
Computational Biology
Computer Simulation
conduct research across disciplines
create data models
Data Engineering
data ethics
Data Mining
Data Models
data quality assessment
Data Science
data visualisation software
define data quality criteria
deliver visual presentation of data
demonstrate disciplinary expertise
design database in the cloud
design database scheme
develop data processing applications
develop professional network with researchers and scientists
Digital Curation
disseminate results to the scientific community
draft scientific or academic papers and technical documentation
empirical analysis
establish data processes
evaluate research activities
execute analytical mathematical calculations
Hadoop
handle data samples
Healthcare Analytics
image recognition
implement data quality processes
increase the impact of science on policy and society
information categorisation
Information Extraction
integrate gender dimension in research
integrate ICT data
interact professionally in research and professional environments
interpret current data
LDAP
LINQ
make data-driven decisions
manage data
manage data collection systems
manage findable accessible interoperable and reusable data
manage ICT data architecture
manage ICT data classification
manage intellectual property rights
manage open publications
manage personal professional development
manage research data
Marketing Analytics
mathematical modelling
MDX
mentor individuals
multidisciplinary research
N1QL
normalise data
online analytical processing
operate open source software
perform data cleansing
perform data mining
perform project management
perform scientific research
promote open innovation in research
promote the participation of citizens in scientific and research activities
promote the transfer of knowledge
publish academic research
quantitative analysis
query languages
report analysis results
Research Design
resource description framework query language
Scientific Computing
scientific literature
Social Network Analysis
SPARQL
speak different languages
State Estimation
statistical modeling techniques
Statistics
synthesise information
teach in academic or vocational contexts
think abstractly
Unstructured Data
use data processing techniques
use databases
use spreadsheets software
visual presentation techniques
write scientific publications
XQuery