MP Data est un cabinet de conseil spécialisé en data science, intelligence artificielle et recherche opérationnelle, intervenant principalement auprès de grands groupes industriels.

Nous accompagnons nos clients dans la conception et le déploiement de solutions data à forte valeur ajoutée dans des secteurs exigeants tels que :

• Aéronautique & spatial

• Énergie

• Défense

• Industrie chimique & matériaux

• Transport

• Santé

Notre ADN repose sur une forte exigence scientifique, une proximité métier et une capacité à transformer des problématiques complexes en solutions opérationnelles.

Vos missions

Au sein d’équipes projets, vous serez amené(e) à :

• Comprendre et formaliser des problématiques scientifiques complexes

• Développer des modèles de machine learning / deep learning adaptés à des données industrielles

• Exploiter des données expérimentales et physiques pour construire des modèles prédictifs

• Concevoir des approches hybrides mêlant modélisation physique et IA

• Participer à l’industrialisation des modèles (MLOps)

• Collaborer étroitement avec des experts métiers

Ce que nous offrons

• Projets variés et à forte valeur scientifique

• Encadrement technique par des profils seniors

• Formation continue et montée en compétence sur de nouvelles stacks

• Grande autonomie et responsabilités rapides

• Équipe jeune et dynamique

• Possibilité de participer activement au développement du cabinet

Rejoindre MP Data, c’est travailler sur des problématiques rares à la croisée de la data science, de la physique et de l’industrie, avec un réel impact sur des produits concrets.

• Diplôme d’ingénieur ou Bac+5 en mathématiques appliquées, data science, physique ou domaine équivalent

• Doctorat (PhD) fortement apprécié, idéalement en :

  • Optique

  • Physique des matériaux

  • Colorimétrie

  • Traitement du signal / image

  • Ou domaine connexe

• Expérience : 1 à 5 ans minimum (ou profil PhD avec première expérience appliquée)

• Anglais professionnel

Compétences techniques

• Très bonne maîtrise de Python

• Solides connaissances en machine learning / deep learning

• Bonne compréhension des modèles mathématiques et physiques

• Expérience en déploiement / industrialisation de modèles

Stack technique attendue

• Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)

• Environnements cloud (AWS, Azure ou GCP)

• Kubernetes / Docker (important)

• Git / CI-CD

• SQL

Entretien de préqualification :

• Échange téléphonique

• Validation de votre parcours, de vos motivations et de vos attentes

Entretien 1 :

• Entretien d’environ 1 heure en visioconférence

• Échange avec un Business Manager

• Envoi d’un test technique à l’issue de l’entretien

Entretien 2 :

• Entretien avec la Direction Technique

• Évaluation approfondie de vos compétences techniques et de votre adéquation avec nos projets

Entretien 3 :

• Entretien dans nos locaux

• Rencontre en présentiel et découverte de notre environnement de travail