Ingénieur statistique et machine learning pour la transformation écologique h / f

Objet du poste : Comme la plupart des domaines d'activité, le secteur des services à l'environnement est complètement bouleversé par l'émergence de nouvelles possibilités liées à la valorisation des données et à l'intelligence artificielle. Afin d'accompagner ces mutations, le Groupe Veolia s'appuie sur une stratégie digitale innovante. De plus, de par ses activités, le groupe Veolia génère des volumétries de données importantes et de typologies différentes : données d'exploitation de sites (usines de traitement d'eau, systèmes de gestion de bâtiments, unités de valorisation énergétique, réseaux de distribution d'eau ou de chaleur, centres de traitement de déchets), données de fonctionnement d'équipements, mesures issues de capteurs, images, mesures de qualité issus de prélèvement et analyse laboratoire, etc. Ceci représente donc de nombreuses opportunités pour créer des outils numériques permettant de créer de nouvelles propositions de valeur. Dans ce cadre, la Direction des Expertises Scientifiques et Technologiques, centre de recherche du Groupe, a en particulier pour rôle d'imaginer, de concevoir, développer et tester les prototypes d'outils et de nouvelles offres numériques pour tous les métiers et toutes les géographies du Groupe (eau, énergie, déchets). Comme ingénieur de recherche data scientist, vous intégrez l'équipe Calculs Scientifiques et Modélisation de la Direction des Expertises Scientifiques et Technologiques du groupe Veolia. Vous intervenez en autonomie sur des projets de recherche pluridisciplinaires dans lesquels vous aurez la responsabilité des activités relatives à la préparation de données multi-sources, à l'exploration des données, à la création de modèle de machine learning et d'apprentissage statistique, à la data-visualisation et au déploiement opérationnel des modèles et tableaux de bord digitaux. Missions : Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux et les besoins des différents projets dans lesquels vous interviendrez Collecter, comprendre, explorer et analyser les données mises à disposition par les experts métier et les systèmes d'information de l'entreprise Concevoir, développer et tester les solutions techniques de traitement des données et création de variables explicatives en liens avec les experts métiers Proposer des stratégies de visualisation et de modélisation de ces données Concevoir et sélectionner des modèles d'apprentissage statistique et de machine learning permettant de répondre aux besoins d'aide à la décision des utilisateurs et / ou automatisation de process Choisir les métriques adaptées, évaluer et valider les modèles développés Accompagner, former les équipes métiers dans l'appropriation de leurs données, de leurs modèles et de leurs tableaux de bords Accompagner l'implémentation industrielle des systèmes Documenter les solutions et les résultats obtenus Transmettre les notions techniques à des non-sachants Proposer et rédiger des publications scientifiques et / ou des brevets Cadre du poste et évolution de carrière : Vous intervenez au sein de l'équipe Calculs Scientifiques et Modélisation, intégrée dans la direction scientifique et technique du groupe Veolia. L'équipe est constituée d'une trentaine de personnes et s'articule autour de diverses expertises techniques et scientifiques du numérique dont la modélisation, la vision industrielle, l'analyse de données, l'apprentissage statistique et le machine learning, l'optimisation mathématique, ou le contrôle commande. Vous travaillerez en étroite relation avec les experts métiers (fournisseurs ou utilisateurs des données dans le cadre du suivi des installations, process et pilotes), les autres data scientists, les data engineers et les développeurs informatiques. Vous serez également amené à être très présent sur le terrain des installations de VEOLIA pour l'accompagnement des équipes au suivi et l'interprétation d'essais ou l'audit de données. Après 4 à 5 ans, vous êtes accompagné dans votre mobilité professionnelle afin de poursuivre votre évolution de carrière dans une des business units du groupe, partout dans le monde.

Nous recherchons avant tout un(e) talent qui sera curieux(euse), efficace et capable de progresser en équipe. Formation : De formation scientifique de niveau master ou doctorat, Bac +5 ou +8, en data science, apprentissage statistique ou mathématiques, vous avez l'expérience et la maîtrise des outils de business intelligence et de développement de modèles de l'apprentissage statistique et de machine learning. Vous maîtrisez les langages de programmation scientifique R ou Python et avez la connaissance de l'utilisation de logiciels de business intelligence comme Tableau Software. Vous justifiez d'une expérience de 2 à 5 ans minimum dans le domaine. Une expérience dans l'industrie ou les métiers de l'environnement est préférable. Vos compétences : Bagage solide en mathématiques / statistiques, en analyse de données volumineuses, en machine learning appliqué à différents types de données et en particulier les séries temporelles multi-variées Maîtrise des outils et bonnes pratiques de Data Visualisation, Maîtrise des langages de programmation Python, R Maîtrise des plateformes de machine learning et packages associés (TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn) Maîtrise du langage SQL Connaissance des produits Google Cloud Platform, notamment Google Big Query et Data Studio seraient appréciées Bonne connaissance des outils de Data Visualisation & Business Intelligence (Tableau, DataStudio) Maîtrise de la communication écrite et orale ; bonne connaissance des processus de protection des avantages compétitifs (publication, brevet) Vos qualités, votre savoir-être : Innover pour ressourcer le monde et préserver les ressources naturelles a du sens pour vous et votre carrière professionnelle. Vous avez un fort intérêt pour la recherche scientifique et ses applications dans les métiers de l'environnement. Bon relationnel notamment dans la capacité à communiquer avec la hiérarchie et les clients non spécialistes en data science, Capacité d'intégration au sein d'équipes projets pluridisciplinaires, Autonomie, Curiosité, Créativité, Rigueur, Sens critique, Maîtrise de l'Anglais scientifique et technique.


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Statistique Learning • Aubervilliers, Île-de-France, France

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