ExxonMobil recherche un scientifique des données

Résumé du poste :

Développer et mettre en œuvre des outils et des processus commerciaux en utilisant une analyse axée sur la technologie / les données / l’information et une expertise commerciale pour créer des connaissances à partir de données et d’informations, identifier des informations exploitables, capturer de la valeur et soutenir l’intégrité des données et du système.

Responsabilités du poste :

Scientifique des données d’entreprise :

• Responsable de l’identification des opportunités et du développement avancé de solutions analytiques (individuellement/en tirant parti) dans le cadre de l’équipe de données chimiques, d’analyse et de systèmes de données d’entreprise ;
• Collaborer avec les parties prenantes pour déterminer les besoins en matière de collecte de données et les ressources de données appropriées pour des projets ou des initiatives spécifiques ;
• Responsable du développement, du déploiement et du maintien de l’algorithme d’analyse avancé et du modèle de données ;
• Contribuer à l’avancement de la stratégie de données / analytique et des activités de la feuille de route  ;
• Travailler en étroite collaboration avec l’équipe informatique d’ExxonMobil, les fournisseurs et d’autres fournisseurs de services pour gérer les services d’analyse avancés pour les besoins de l’entreprise chimique ;
• Évaluer et recommander d’autres technologies de base de données et d’analyse – technologies cloud, apprentissage automatique, intelligence artificielle, outils de BI, connecteurs et accélérateurs ;
• Participer à des projets spéciaux et effectuer d’autres tâches assignées.

Compétences et connaissances requises :

• Baccalauréat ou maîtrise en technologie de l’information, en génie informatique, en statistique ou dans des domaines scientifiques avec une solide formation universitaire ;
• Un minimum de 3 ans d’expérience de travail pertinente est préférable ;
• Expertise en science des données/modélisation des données : bonne compréhension/connaissance pratique de analyse statistique et modélisation, apprentissage automatique, reconnaissance de formes, visualisation de données ;
• Connaissance solide des outils d’analyse (Python, Nummy, Pandas, Scikit-learn, NLP, SAP Data, SalesForce, Azure, Snowflake, Databricks, etc.) ;
• Connaissance du domaine métier : général compréhension des processus commerciaux chimiques, des tendances du marché externe et des impacts des nouvelles technologies d’analyse ;
• Maîtrise de l’anglais : TOEIC 800+, TOEFL iBT 98+ ou IELTS 6.5+ ;
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes.

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