Description du poste :
Dans le cadre du développement d'une plateforme dédiée à la gestion et à l'optimisation d'actifs énergétiques renouvelables (photovoltaïque, éolien, stockage), notre client souhaite accélérer l'industrialisation de ses cas d'usage Data Science.
Les modèles développés s'inscrivent dans une logique opérationnelle et métier, au service de la performance des actifs et de la prise de décision.
Vos missions
En tant que Lead Data Scientist, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data :
1. Structuration des cas d'usage
Recueillir et analyser les besoins métiers
Formaliser des cas d'usage Data Science
Définir les indicateurs de performance (KPI)
Prioriser les sujets selon leur valeur métier et leur faisabilité
2. Développement des modèles
Concevoir et implémenter des modèles de :
prévision (séries temporelles, machine learning)
segmentation / clustering
détection d'anomalies
Réaliser des analyses d'impact économique
Produire des modèles robustes, documentés et intégrables
3. Industrialisation & MLOps
Déployer les pipelines Data sur Databricks
Orchestrer les workflows via Apache Airflow
Mettre en place des pipelines batch et temps quasi réel
Définir et structurer un framework MLOps :
versioning des modèles
monitoring des performances
gestion du cycle de vie
reproductibilité
Compétences requises :
Livrables attendus
Formalisation des cas d'usage priorisés
Modèles et algorithmes validés
Pipelines industrialisés
Documentation technique complète
Framework MLOps opérationnel
Profil recherché
Formation supérieure en data / informatique / mathématiques
Expérience significative (6 ans minimum) en Data Science
Expertise en Python et SQL
Maîtrise de Databricks et Apache Airflow
Expérience en MLOps (MLflow ou équivalent)
Bonne connaissance des données volumineuses et séries temporelles
Compétences attendues
Capacité à traduire un besoin métier en solution technique
Esprit d'analyse et de synthèse
Aisance dans des environnements complexes
Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques
Atouts complémentaires
Expérience dans le secteur de l'énergie ou industriel
Connaissance des problématiques de performance d'actifs
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