Alternant data science h/f

Votre Mission

Dans le cadre du développement de Suez Digital Solutions, nous recherchons un/une :


Alternant(e) Data Science H/F (Le Pecq)

Ce contrat d'alternance est rattaché à l’équipe Data Science & Optimisation de la Solution Line Smart Water au sein de Digital Solutions. L’équipe Data Science & Optimisation est en charge du développement, du support, de la maintenance et de l'évolution des algorithmes basés sur les techniques d’intelligence artificielle (IA). Ces algorithmes sont destinés à répondre à des problématiques telles que l’analyse de la santé des capteurs, le contrôle optimal des installations, la prévision des séries temporelles, la détection d’anomalies/événements et la maintenance intelligente des équipements.

Ces algorithmes sont intégrés dans Aquadvanced, une suite logicielle dédiée au monitoring et au pilotage optimal des systèmes environnementaux. Digital Solutions a développé une suite d’algorithmes utilisant l’IA, principalement pour l’analyse de la santé des capteurs jusqu’au contrôle des installations, en passant par la prévision et la détection d’anomalies.

Plusieurs nouveaux algorithmes sont en cours de développement dans le cadre de la roadmap data science, touchant aux domaines de l’eau potable, de l’assainissement et des déchets. Les principales activités incluent le traitement de la donnée, la détection d’anomalies/événements, la prévision des séries temporelles et le contrôle optimal.

Sous la responsabilité d’un ingénieur Data Scientist, l’alternant(e) contribuera au développement, aux tests et à la documentation de ces modules. Il/elle participera également aux échanges avec les membres de l’équipe, les experts métiers et les utilisateurs potentiels pour assurer une meilleure coordination.


Qualités requises pour réussir dans ce rôle

Les candidats doivent disposer d’un niveau académique minimum équivalent à une licence (ou équivalent) dans le domaine de la data science. La capacité à travailler en équipe avec les autres membres de la Solution Line et les utilisateurs du module est recommandée. Une bonne maîtrise de la programmation en Matlab et Python est nécessaire. La maîtrise du français et un bon niveau en anglais sont souhaités.

#J-18808-Ljbffr