En tant que Geo-Data Scientist Junior, vous participerez à l’amélioration et à la valorisation de notre plateforme au service de la transition dans les villes. Vous manipulerez des données temporelles et géographiques (à l’échelle de la ville, du quartier, de la rue et du bâtiment) avec des formats et des échelles parfois hétérogènes (descriptif de bâtiments, floating car data, météo, réseaux de distribution énergétique, etc.). Vous assisterez le Lead Data Scientist et ponctuellement le CTO et le CEO de nexqt à l’analyse et l’exploitation de différentes sources de données permettant de comprendre et visualiser les tendances à l’œuvre sur le territoire et identifier les zones à enjeux pour une décarbonation efficiente dans les différents secteurs émetteurs (habitat, service, mobilité, industrie, agriculture). Vous serez susceptibles d’intervenir à plusieurs endroits de la chaîne de valeur, de l’analyse exploratoire à la mise en production de nouveaux algorithmes. Vous aurez l’opportunité de travailler en connexion avec des acteurs internationaux de référence dans la lutte contre le changement climatique et pourrez participer à la valorisation des avancées lors d’événements nationaux ou internationaux dédiés.
Votre rôle
* Collecte et analyse exploratoire de sources de données hétérogènes
* Améliorations sur la chaîne de traitements de données (data engineering, data science/ML) afin de modéliser les impacts énergétiques et climatiques concrets à l’échelle de la ville, du quartier, du bâtiment ou du segment de route
* Participation à la R&D dans le but de proposer de nouveaux services data (développements de PoC)
* Coding et Vibe-Coding de petits web-services permettant de valoriser les données de nexqt. (dataviz, outils API, agents LLM…)
* Participation à des échanges avec les collectivités clientes sur des cas d’usages spécifiques
Le lieu du stage
Selon votre profil, vous travaillerez, au sein d’une équipe basée à Spaces Réaumur (Paris 2ᵉ) ou bien à Kawaa (Marseille 1er) et partiellement en télétravail (jusqu’à 3 jours par semaine).
Compétences et profil
* Vous êtes étudiant de l’enseignement supérieur (Bac+4 ou +5) en statistiques, intelligence artificielle, mathématiques appliquées, systèmes d’information géographique, développement informatique ou d’une filière d’ingénieur couvrant tout ou partie de ces domaines (énergie, environnement, data science).
* Vous avez une bonne capacité et une appétence pour l’exploration de bases de données, vous en restituez les informations avec clarté.
* Vous êtes à l’aise avec les opérations de base sur une base de données (clauses SQL standard, opérations sur des bases de données géographiques).
* Vous avez idéalement une première expérience avec des données géographiques, des bases SIG, le développement de services web cartographiques.
* Vous faites preuve d’autonomie dans l’apprentissage de nouvelles technologies pour résoudre des verrous technologiques.
* Vous avez une forte appétence pour les sujets liés à la science, au climat et au développement urbain durable. Idéalement, vous suivez une spécialisation sur les enjeux urbains, climatiques ou énergétiques.
* Vous avez idéalement une expérience en modélisation statistique/machine learning.
* Vous êtes à l’aise avec l’utilisation d’API, voire êtes capable d’en produire une.
* Vous savez intégrer les outils d’IA dans vos démarches de recherche et de développement informatique sans reposer dessus.
* Vous maîtrisez intégralement le contenu ou le code que vous générez avec l’aide de l’IAVous maîtrisez parfaitement l’anglais dans un contexte professionnel et scientifique.
Environnement technique
Le langage privilégié est Python 3 et une connaissance approfondie des librairies classiques de traitement de données notamment spatiales et de modélisation est demandée (numpy, pandas, geopandas, shapely, matplotlib, scikit-learn, pyspark, folium, FastAPI). Une connaissance de Javascript/Typescript serait un plus. SGBD : PostgreSQL / PostGIS / AWS RDS. Une expérience avec des solutions de visualisation cartographiques et en particulier Mapbox. L’utilisation d’API comme OpenStreetMap, BAN Adress, RNB, BDNB, DPE, Google Earth ou des services géographiques de type WMS/WFS comme le portail cartes.gouv. Versioning : Git, GitHub. Cloud computing: Docker, Kubernetes, AWS EC2/ECR/ECS, Spark.
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