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      Data Scientist (H/F) Vos missions au quotidien Le Data Scientist a pour
      mission la conception, le développement et l'amélioration de modèles
      analytiques permettant de créer de la valeur ajoutée pour les métiers et
      d'aider la banque dans ses prises de décision. Missions principales :
      Développer des use cases de bout en bout, en collaboration avec la Digital
      Factory ainsi que les lignes métiers Concevoir et développer les modèles
      de machine learning et de data mining nécessaires à la livraison de la
      solution définie par l’équipe projet Faire évoluer les modélisations et
      améliorer l'efficacité des modèles conçus tenant compte des retours des
      métiers ainsi que des résultats terrains obtenus Récupérer et analyser les
      données pertinentes liées au processus de production de l’entreprise, à la
      vente ou encore liées aux données client et ce afin d'apporter une
      information décisionnelle Construire des algorithmes permettant
      d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage Élaborer des modèles
      prédictifs afin d’anticiper l’évolution des données et tendances relatives
      à l’activité de l’entreprise Modéliser les résultats d'analyse des données
      et les présenter avec des recommandations et des plans d'actions
      exploitables par les managers métier Analyser les données, mettre en place
      des reportings, via l'outil 'Data Vis', qui serviront la prise de décision
      et formuler des recommandations Business Participer au recrutement
      d’experts Big Data pour compléter l’équipe qui travaille sur le traitement
      des données Faire de la recherche et développement relative au traitement
      de grands volumes de données Automatiser et sécuriser le traitement Data
      Science sur les plateformes dédiées Mener une veille sur les sujets
      relatifs à son périmètre et être une force de proposition et d'innovation
      Et si c’était vous ? Profil recherché : De Formation Bac +5, diplôme
      d'ingénieur ou diplôme en mathématiques, statistiques, économétrie. 5 ans
      d'expérience dans le développement et l’application de modèles prédictifs
      Compétences métier : Méthodologies Analytics Apprentissage automatique
      (Machine Learning) Exploration de données Statistiques Algorithme / Codage
      / Programmation
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  - spacy
  - token-classification
  - ner
  - named entity recognition
  - information extraction
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  - fr
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  - name: fr_job_info_extr_fr
    results:
      - task:
          name: NER
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            type: recall
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          - name: NER F Score
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library_name: spacy
pipeline_tag: token-classification

French model for information extraction from Job postings

Feature	Description
Name	fr_job_info_extr_fr
Version	0.0.0
spaCy	>=3.5.1,<3.6.0
Default Pipeline	tok2vec, ner
Components	tok2vec, ner
Vectors	500000 keys, 500000 unique vectors (300 dimensions)
Sources	n/a
License	n/a
Author	Youssef Chafiqui

Label Scheme

View label scheme (8 labels for 1 components)

Component	Labels
ner	CONTRAT, EDUCATION, EXPERIENCE, HARD-SKILL, LANGUE, POSTE, SALAIRE, SOFT-SKILL

Accuracy

Type	Score
ENTS_F	96.10
ENTS_P	95.98
ENTS_R	96.22
TOK2VEC_LOSS	219378.28
NER_LOSS	68755.91

Usage

Presequities

Install spaCy library

pip install spacy

Download the model

pip install https://huggingface.co/ychafiqui/fr_job_info_extr_fr/resolve/main/fr_job_info_extr_fr-any-py3-none-any.whl

Load the model

import spacy
nlp = spacy.load("fr_job_info_extr_fr")

Inference using the model

doc = nlp('put your job description here')

for ent in doc.ents:
  print(ent.text, "-", ent.label_)