Descriptif du poste:
Missions :
Fiabilisation et industrialisation des détections des besoins de maintenance sur les vélos et les stations Vélib' :
* Restructurer le système de détection existant afin gagner en robustesse et fiabilité,
* Concevoir, développer et intégrer des algorithmes pour prédire la classification des pannes en minimisant les faux positifs,
* Superviser les tests et mener les analyses prouvant l'amélioration du système.
Optimisation des opérations de maintenance :
* Analyser les données opérationnelles pour améliorer l'efficacité des équipes terrain,
* Proposer des optimisations afin de réduire les temps de déplacement et gagner en productivité,
* Améliorer la compréhension et la prédiction des usages pour anticiper les déséquilibres sur le parc : Stations vides et stations pleines.
Mise en place d'une gouvernance de la donnée :
* Définir et appliquer des standards de qualité, de sécurité et de traçabilité des données,
* Collaborer avec les équipes IT et métiers pour garantir la cohérence et l'accessibilité des données.
Veille technologique et innovation :
* Identifier et évaluer de nouvelles méthodes ou outils d'intelligence artificielle pour améliorer la performance des différents services.
Télétravail.
Profil recherché:
* Ingénieur(e) ou master 2 minimum en science des données, informatique ou mathématiques.
Compétences techniques :
* Solides compétences en programmation Python ainsi que des bibliothèques utiles aux traitements des données (Pandas, Scikit-learn, NumPy, TensorFlow.),
* Bonne maîtrise des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning (Autoencodeurs, SVM, Random Forest, K-Means.),
* Les compétences en base de données relationnelles (et langage SQL) sont indispensables,
* Des connaissances d'outils de data engineering sont un plus (Talend, Spark, Airflow, etc.).
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