Data Scientist Senior F/H
Indexed description
Vous travaillerez sur trois missions principales :
- En interne, vous participerez à la définition de la stratégie optimale de données pour Socotec (structuration, processus, open data, achats de données externes)
- En mode projet, vous participerez au pilotage de A à Z de projets finaux : collecte des données, pipeline de prétraitement, modélisation et déploiement. Vous contribuerez au développement des 4 axes principaux du groupe :
- Inspection 4.0 : développements d’algorithmes de computer vision et NLP en soutien aux experts métiers sur le terrain
- Assistants SOCOTEC : développement d’agents personnalisés pour les services du groupe (RAG, text-to-SQL, …)
- IA+X pour des nouveaux services : développement de technique d’hybridation entre physique et IA (jumeau numérique, PINN)
- Extraction d’information à partir de documents et de plans
- Mentoring des équipes juniors et animation de la communauté d'experts Data & IA du groupe
Chez SOCOTEC, les carrières sont construites avec vous vers ce qui vous correspond le mieux : expertise technique, management d’une équipe (lead data), etc.
Vous aurez la possibilité d’interagir à l’international (US, UK, ITA, ESP, NL) et des opportunités de mobilité internationale sont possibles.
Qualifications
- Master en Data Science / Machine Learning ou Ingénieur Généraliste avec appétence en data
- Minimum 5 ans d’expérience en Data Science appliquée, idéalement dans un environnement industriel, technique ou à forte composante data
- Maîtrise du langage Python et de son écosystème data (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, seaborn, etc.).
- Solide expérience avec les algorithmes de machine learning et deep learning, ainsi qu’avec au moins un framework de référence (TensorFlow, Keras ou PyTorch).
- Maîtrise des outils collaboratifs de développement : Git, GitLab, Jupyter Notebooks, VS Code, etc.
- Connaissance des environnements AWS (Lambda, Timescale, S3) et des bonnes pratiques de déploiement de modèles en production (MLOps) appréciée.
- Connaissance des statistiques, de la modélisation et des analyses multivariées (analyse factorielle, ACP, clustering, régressions, etc.).
- Polyvalence et autonomie sur l’ensemble du cycle de vie d’un projet data (exploration, modélisation, validation, déploiement).
- Esprit d’équipe, rigueur scientifique et sens de la collaboration
- Capacité à accompagner les équipes métiers et techniques, à vulgariser des sujets complexes et à contribuer à la structuration des bonnes pratiques data.
- Anglais courant et technique
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