Data Scientist

9h – Revue des résultats de modèles lancés en batch overnight et vérification des métriques de performance

10h – Réunion avec l'équipe produit pour cadrer un nouveau cas d'usage de prédiction de churn client

11h – Exploration et nettoyage d'un jeu de données brut, analyse exploratoire avec Jupyter Notebook

14h – Développement et entraînement d'un modèle de machine learning, optimisation des hyperparamètres avec cross-validation

16h30 – Présentation des résultats aux parties prenantes métier et rédaction de la documentation technique du modèle