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Ingénieur de recherche - data scientist h/f

Pierre-Bénite
CDI
Arkema
Ingénieur de recherche
Publiée le 7 juin
Description de l'offre

Acteur majeur de la chimie de spécialités, avec des marques mondialement reconnues, Arkema réalise un chiffre d'affaires de 7,7 milliards d'Euros. Porté par l'énergie collective de ses 19 000 collaborateurs, le Groupe est présent dans près de 50 pays. Rejoignez nos équipes pour faire la différence !
Détails de la Mission

Intégré à la plateforme de Pierre-Bénite, le Centre de recherche Rhône-Alpes (CRRA) est l'un des treize centres de recherche d'Arkema dans le monde. Dédié au management de l'énergie, le CRRA étend ses activités à tous les domaines de la chimie, de la synthèse à l'assistance technique, en passant par la polymérisation, la formulation, la catalyse, l'application, etc.
Le CRRA compte 200 collaborateurs et a déposé depuis la création du Groupe il y a moins de dix ans, 350 brevets.
Le CRRA est un acteur majeur de l'innovation et de la recherche française en chimie.

Afin de compléter son équipe de recherche utilisant intensivement les technologies du numérique et travaillant sur des domaines physiques variés, le CRRA recherche un/une Ingénieur(e) de Recherche - Data Scientist.

Vous rapporterez au chef de service Modélisation, Simulation et Digital.

En tant que data-scientist, vous êtes un interlocuteur privilégié des services de R&D pour l'exploitation des données, l'utilisation des Data-Sciences et la livraison de solutions digitales (code, interface, modèle de machine learning) pour le développement de nouveaux produits et de nouvelles applications. Vous contribuez au développement d'une culture digitale et orientée data au sein de la R&D Arkema.

ACTIVITE
- Fonctionnement
- Est responsable de l'animation technique et scientifique de son domaine d'activité
- Définit les moyens nécessaires pour atteindre les objectifs techniques qui lui sont fixés
- Est responsable de la collecte des besoins des BU et des directions fonctionnelles en Data Science et propose des solutions techniques, un délai de réalisation et un budget correspondant aux demandes reçues
- Est responsable de la communication et de l'archivage des résultats obtenus
- Encadre des travaux extérieurs, le cas échéant, qui permettent de réaliser les objectifs

- Technique et Scientifique
- Anime les ateliers d'expression des besoins internes et identifie les problématiques data management et Data Sciences
- Extrait, étudie et organise les données pertinentes (structurées ou non structurées) nécessaires à l'analyse du besoin client
- Identifie / conçoit les descripteurs pour le besoin client
- Définit / réalise des analyses descriptives, prédictives et prescriptives
- Focalise son attention sur la livraison de solutions digitales simples, faciles d'utilisation et dédiées aux besoins précis des clients
- Veille technologique sur les outils de datamining et Data Science
- Contribue à la digitalisation de la R&D du groupe
- Contribue au réseau d'experts internes et externes susceptibles d'apporter des expertises complémentaires

Profil Recherché

Ingénieur(e)/docteur de bon niveau scientifique, vous justifiez d'une expertise en data-science et en chimie/matériaux.

Bonne maîtrise des techniques de modélisation statistique
Bonne maîtrise des outils de data-management
Bonne connaissance des outils de data sciences
Excellente connaissance en développement logiciel (programmation R, Python)

Une connaissance des métiers de la chimie et des matériaux serait un plus

Excellente capacité de communication pour expliquer et convaincre
Esprit d'analyse indispensable pour identifier et comprendre les problématiques transversales de l'entreprise
Qualité d'écoute afin de recueillir avec précision les informations et besoins des entités

Aptitude au management transverse et à la concertation
Ouverture d'esprit, faculté d'adaptation et de communication face à la diversité des interlocuteurs
Pratique courante et technique de l'anglais

Une orientation client est fondamentale pour réussir dans ce poste.
Le caractère nouveau de ce poste, dont l'ambition est plus large que la R&D demandera une capacité de travail importante en mode découverte et en forte indépendance.

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