Rattaché(e) à la Direction Technique, et au sein d’une équipe pluridisciplinaire, vous participerez à des projets de modélisation statistique et de machine learning dans des contextes industriels variés (Energie, Santé, Transport, Manufacturing, …).

Dans le cadre de vos missions, vous serez amené(e) à :

• Réaliser des analyses statistiques exploratoires poussées et en extraire des enseignements pertinents ;

• Développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique adaptés aux données et aux objectifs métiers ;

• Évaluer de façon critique la pertinence des modèles construits, en tenant compte des biais, incertitudes et contraintes opérationnelles ;

• Collaborer étroitement avec les experts métiers pour bien comprendre le contexte et les objectifs des analyses ;

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement logiciel (structuration de code, tests, versioning, documentation) pour assurer la robustesse et la réutilisabilité des livrables ;

• Assurer une veille technologique permanente pour rester à jour sur les avancées méthodologiques et algorithmiques en statistique, IA et machine learning ;

• Participer activement à la montée en compétences de l’équipe (partage de connaissances, séminaires internes, relectures, mentoring) ;

• Contribuer à la rédaction de propositions techniques (réponses à appels d’offres, cadrage technique en avant-vente) ;

• Assumer un rôle de référent technique sur les projets, notamment en orientant les choix méthodologiques, en encadrant les travaux et en garantissant la qualité scientifique des livrables.

Vos missions vous conduiront ainsi à avoir une interaction forte avec des acteurs industriels de premier plan, dans un environnement scientifique stimulant, mêlant recherche appliquée, développement logiciel et compréhension métier. Vous aurez notamment l’opportunité de collaborer avec des centres de R&D en France et à l’international, mais aussi avec des laboratoires de recherche universitaires.

Notre futur talent…

… est issu d’un parcours scientifique généraliste avec une spécialisation en mathématiques appliquées ;

… est titulaire d’un doctorat en statistique, en intelligence artificielle ou en machine learning, appliqué à des données réelles dans un contexte industriel ou scientifique ;

… justifie d’une première expérience professionnelle significative (au moins 3 ans après le doctorat ou expérience équivalente en cumulant thèse CIFRE et post-doctorat appliqué) ;

… maîtrise impérativement le langage Python et ses bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, Scikit-learn, etc) ;

… possède de solides compétences en développement logiciel : structuration de code, tests, bonnes pratiques, collaboration en équipe technique ;

… est capable de traduire un besoin métier en problématique de modélisation, et de remettre en question les résultats à la lumière de leur contexte d’application ;

… dispose de la maturité technique nécessaire pour piloter des projets, encadrer des profils juniors et contribuer à des réflexions stratégiques sur l’approche méthodologique ;

… fait preuve de rigueur scientifique, de curiosité intellectuelle, et possède un esprit d’analyse critique ;

… a de solides compétences en communication orale et écrite, avec la capacité de vulgariser des sujets complexes.

Le processus de recrutement

Il se déroule en 3 étapes :

• Entretien avec notre Responsable recrutement (Jorge)

• Entretien avec notre Directeur technique (Daniel) : on vous demande de réaliser un exposé technique d’une vingtaine de minutes sur le sujet de votre choix

• Entretien avec notre Directeur Général (Xavier)