John Cockerill Group développe des solutions technologiques à grande échelle pour répondre aux besoins de notre époque : préserver les ressources naturelles, contribuer à une mobilité plus verte, produire durablement, lutter contre l’insécurité et faciliter l’accès aux énergies renouvelables. Son offre aux entreprises, aux États et aux collectivités prend la forme de services et d’équipements associés pour les secteurs de l’énergie, de la défense, de l’industrie, de l’environnement, des transports et des infrastructures.
Animé depuis 1817 par l’esprit entrepreneurial et la soif d’innovation de leur fondateur, les 6 000 collaborateurs du Groupe lui ont permis de réaliser un chiffre d’affaires de 1,1 milliard d’euros en 2020 dans 23 pays sur 5 continents.
En réponse au défi de la transition énergétique, John Cockerill a créé une joint-venture en Chine pour la conception, la fabrication et l’installation d’électrolyseurs alcalins sous pression. En effet, John Cockerill est le leader mondial de la livraison d’électrolyseurs pour la production à grande échelle d’hydrogène vert avec plus de 200 MW livrés en 2021.
Nature & portée
Au sein du département Recherche & Innovation de la Business Line Hydrogène, vous contribuez au développement de solutions innovantes en ligne avec les feuilles de route produits et technologiques. Plus précisément, nous recherchons un Data Scientist pour analyser de grandes quantités d’informations brutes afin de trouver des modèles qui aideront à améliorer notre développement technologique. Nous comptons sur vous pour créer des produits de données afin d’extraire des informations technologiques précieuses.
Dans ce rôle, vous devez être très analytique avec un talent pour l’analyse, les mathématiques et les statistiques. La pensée critique et la résolution de problèmes sont essentielles pour interpréter les données.
Votre objectif sera d’aider l’entreprise à analyser les tendances afin de prendre de meilleures décisions pour stimuler les activités de recherche. Vous aurez un impact sur la technologie de base de nos électrolyseurs alcalins.
Les responsabilités du Data Scientist incluent :
* Collecte de données, prétraitement et analyse
* Construire des modèles pour répondre aux problèmes de recherche et d’innovation
* Présentation de l’information à l’aide de techniques de visualisation de données
Principales responsabilités
* Identifiez les sources de données précieuses et automatisez les processus de collecte
* Entreprendre le prétraitement des données structurées et non structurées
* Analyser de grandes quantités d’informations pour découvrir les tendances et les modèles
* Combiner des modèles grâce à la modélisation d’ensemble
* Présenter l’information à l’aide de techniques de visualisation des données
* Proposer des solutions et des stratégies aux défis de l’entreprise
* Collaborer avec les équipes d’ingénierie et de développement de produits
Compétences
* Analytique, joueur d’équipe, résolveur de problèmes, pratique et autonome
* Capacité à définir et à respecter un planning, et à travailler sur plusieurs projets en parallèle
* La connaissance des outils MS Office est préférable
* Excellentes compétences en communication interpersonnelle et en présentation
* Aptitude à la résolution de problèmes
* Connaissance de R, SQL et Python; la connaissance de Scala, Java ou C++ est un atout
* La connaissance de la base de données est un atout : ODB, etc.
* Bon niveau dans les logiciels ETL et de visualisation comme PowerQuery & PowerBI
* Excellente maîtrise verbale et écrite de l’anglais et du français
* Solides compétences en mathématiques (p. ex. statistiques, algèbre)
* Compréhension de l’apprentissage automatique et de la recherche opérationnelle
* Expérience avérée en tant que Data Scientist ou Data Analyst
* Expérience en exploration de données
* Expérience de l’utilisation d’outils de Business Intelligence (par exemple, Tableau) et de cadres de données (par exemple, Hadoop)
* Esprit analytique et sens des affaires
* BSc / BA en informatique, ingénierie ou dans un domaine pertinent ; diplôme d’études supérieures en science des données ou dans un autre domaine quantitatif est préféré
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