data scientist confirmé.e - jumeaux numériques & simulation (f/h).

MissionHandicap; Lyon; Sur place; EUR 55 000 - 85 000; Plein temps

Résumé du poste

MissionHandicap recherche un spécialiste en data science pour intervenir sur des projets de simulation statistique de grande envergure à Lyon. Intégré au pôle dédié, vous serez clé pour piloter les outils AVATAR, PRODIGY et le Générateur de scénarios, en anticipant le comportement d’un parc de compteurs en évolution.

La stack: Python (Pandas, Polars, Scikit-learn), SQL PostgreSQL, XGBoost, LightGBM, CatBoost et FastAPI.

Qualifications

• Maîtriser les modèles probabilistes et les méthodes de simulation.
• Capacité à vulgariser les résultats techniques pour les équipes métiers.
• Bonnes compétences en programmation et en analyse de données.

Responsabilités

• Ajuster et enrichir les modèles probabilistes pour simuler les usages sociétaux et les véhicules électriques.
• Paramétrer et exécuter les différents scénarios de simulation.
• Analyser finement les résultats, identifier les causes de baisse de performance sur le réseau.
• Traduire et vulgariser ces résultats pour les équipes métiers.

Connaissances

Modélisation probabiliste

Analyse statistique

Communication technique

vulgarisation des résultats

Outils

Python

SQL PostgreSQL

XGBoost

LightGBM

CatBoost

FastAPI

Description du poste

Mission, Contexte & Technologies Clés

Vous rejoindrez directement les équipes de notre client pour intervenir au cœur de projets de simulation statistique de grande envergure. Intégré·e au pôle dédié, vous serez la clé de voûte des outils AVATAR, PRODIGY et du Générateur de scénarios, avec pour mission principale de projeter et d'anticiper le comportement d'un parc de compteurs en pleine évolution.

Dans le cadre de cette mission, vos responsabilités quotidiennes consisteront à :

• Ajuster et enrichir les modèles probabilistes existants afin de simuler avec précision l'impact des nouveaux usages sociétaux, tels que le déploiement des véhicules électriques.
• Paramétrer et exécuter les différents scénarios de simulation.
• Analyser finement les résultats obtenus, identifier et diagnostiquer les causes de baisse de performance sur le réseau.
• Traduire et vulgariser ces résultats techniques pour les rendre compréhensibles et exploitables par les équipes métiers.

La stack technique requise pour ce projet : Python (Pandas, Polars, Scikit-learn), une excellente maîtrise de SQL (PostgreSQL), une expertise des algorithmes de boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) et la maîtrise des API (FastAPI).