Description
Description de l’entreprise :
Fondé en 1945, l’Office National de Sécurité Sociale (ONSS) joue un rôle essentiel dans la sécurité sociale en Belgique. En étroite collaboration avec les décideurs politiques et les organisations d’employeurs et de travailleurs, l’ONSS assure une multitude de services vitaux, incluant la perception efficace des cotisations sociales, la collecte et le contrôle des données salariales et relatives au temps de travail, ainsi que l’accompagnement des employeurs dans leurs déclarations. L’ONSS est également responsable du financement du système de sécurité sociale et soutient la politique de groupes-cibles régionale à travers la gestion des cotisations. Les données collectées sont centralisées dans la Banque Carrefour de la Sécurité Sociale, fournissant une base cruciale pour le calcul des droits sociaux et servant de source d’information statistique sur le marché du travail. Dédié à la protection des travailleurs, l’ONSS lutte contre les fraudes et les abus, renforçant la protection sociale en Belgique.
Missions :
Pour ce rôle, nous recherchons un candidat justifiant d’au moins cinq années d’expérience professionnelle dans le domaine de la science des données. Un doctorat en informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine pertinent est également requis. Cette expérience et cette formation académique doivent inclure une expertise pratique approfondie des techniques avancées de machine learning et d’analyse de données.
En tant que Spécialiste en science des données, vous jouerez un rôle clé dans le développement et la validation de nos solutions basées sur les données. Vos missions principales incluront :
Validation et optimisation des modèles de machine learning :
– Développer des protocoles de test rigoureux pour valider la précision des modèles prédictifs.
– Optimiser les performances des algorithmes en ajustant les hyperparamètres.
– Assurer l’intégration efficace des modèles dans l’environnement de production grâce aux développements de APIs.
– Développer et implémenter des nouvelles techniques d’intelligence artificielle (LLM, GraphML, …).
Mentorat et leadership:
– Encadrer les membres juniors/medior de l’équipe en science des données.
– Organiser des ateliers et des sessions de formation continue pour partager les meilleures pratiques et les dernières avancées.
– Contribuer activement à la stratégie de croissance de l’équipe de data science.
Accélération de la maturité analytique de l’entreprise :
– Identifier les opportunités d’amélioration des processus analytiques existants.
– Promouvoir l’adoption de standards élevés en matière de traitement et d’analyse des données.
– Collaborer avec d’autres départements pour intégrer la science des données dans diverses fonctions de l’entreprise.
Innovation et intégration technologique :
– Évaluer et intégrer de nouvelles technologies et outils pour rester à la pointe de l’innovation.
– Piloter des projets de recherche et développement pour explorer de nouvelles méthodologies de traitement des données.