Data Scientist – Recherche, Innovation et Intelligence territoriale H/F

Le(la) Data Scientist est placé(e) sous l’autorité du Directeur du projet AIBSI et travaille en étroite collaboration avec la responsable du département innovation durable ainsi que l’ensemble de l’équipe projet. Il(elle) pourra de manière ponctuelle apporter un soutien à la gouvernance de l’UG dans le développement d’outils de pilotage.
Dans le cadre du partenariat avec Guyane Développement Innovation (GDI), il(elle) intervient également en lien fonctionnel avec les équipes du CIBIG et les acteurs de l’écosystème régional d’innovation. Une feuille de route annuelle conjointe précise les priorités opérationnelles.

Le(la) Data Scientist a les activités suivantes :
Production et exploitation des données
• Identifier, collecter et structurer des sources de données pertinentes (scientifiques, économiques, territoriales)
• Définir des solutions de stockage et d’architecture des données
• Développer des modèles d’analyse, de traitement et de valorisation des données
• Concevoir des outils statistiques et prédictifs adaptés aux besoins des projets
Analyse et aide à la décision
• Produire des indicateurs relatifs à la recherche, la formation, l’innovation, la bioéconomie et les dynamiques territoriales
• Développer des tableaux de bord et outils de visualisation clairs et exploitables
• Appui-conseil à la structuration d’outils de pilotage stratégique de l’Université de Guyane
• Élaborer des outils d’aide à la décision à destination des acteurs du territoire
Innovation et projets
• Participer à des projets mobilisant l’intelligence artificielle et l’analyse de données multi-sources
• Appuyer la structuration d’un Observatoire Régional de l’Innovation en lien avec GDI
Animation et acculturation
• Sensibiliser les acteurs (chercheurs, porteurs de projets, partenaires) aux enjeux de la data (open data, DMP, science ouverte)
• Participer à la mise en place d’outils de veille et d’observation territoriale
Compétences techniques
• Programmation (Python, R ou équivalent)
• Maîtrise des méthodes de data science et du machine learning
• Gestion et exploitation de bases de données (SQL / NoSQL)
• Outils de data management et d'analyse (SAS, SPSS, Excel…)
• Outils de visualisation (Power BI ou équivalent)
• Connaissance des infrastructures de données, API et ETL (appréciée)
• Connaissances en intelligence artificielle générative (appréciées)