Data Scientist Senior

ViaAduc; Île-de-France; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

ViaAduc recherche un expert Data/IA pour piloter la conception d'algorithmes et de prototypes dans le domaine des énergies renouvelables, en France Île-de-France. Vous traduiserez les problématiques métier en enjeux data et réaliserez des études exploratoires en tenant compte de la qualité des données.

Vous développerez des solutions en préindustrialisation et industrialisation, assurant la mise en production, les tests et le monitoring, et vous participerez à l'évolution de l'architecture.

Qualifications

• Analyser les problématiques métier des énergies renouvelables et les traduire en problématiques data.
• Réaliser des études exploratoires en tenant compte de la qualité des données.
• Développer des prototypes pour les nouveaux cas d'usage de la feuille de route IA et data science.
• Présenter les résultats intermédiaires de façon itérative et intégrer les retours du métier.

Responsibilities

• Développer les solutions de data science en vue de leur mise en production.
• Garantir la qualité du code : documentation, tests unitaires, d'intégration et de non-régression.
• Contribuer au déploiement, au suivi de production (vérifications quotidiennes, incidents, monitoring) et à la maintenance corrective et évolutive.
• Faire évoluer l’environnement technique et l'architecture de mise en production.

Skills

Python

PySpark

Machine Learning

Deep Learning

Generative AI

Agentic AI

Time Series

DevOps culture

Software craftsmanship

Énergies renouvelables

Anglais courant

Tools

Databricks

Azure

AWS

Docker

Azure DevOps

Artifactory

Git

GitHub Actions

Job description

1. Conception d'algorithmes et de prototypes

• Analyser les problématiques métier des énergies renouvelables et les traduire en problématiques data.
• Réaliser des études exploratoires en tenant compte de la qualité des données.
• Développer des prototypes pour les nouveaux cas d'usage de la feuille de route IA et data science.
• Présenter les résultats intermédiaires de façon itérative et intégrer les retours du métier.

2. Préindustrialisation et industrialisation

• Développer les solutions de data science en vue de leur mise en production.
• Garantir la qualité du code : documentation, tests unitaires, d'intégration et de non-régression.
• Contribuer au déploiement, au suivi de production (vérifications quotidiennes, incidents, monitoring) et à la maintenance corrective et évolutive.
• Faire évoluer l’environnement technique et l'architecture de mise en production.

Stack indispensable

Python et PySpark (expert), Databricks, Azure, AWS, Docker, Azure DevOps, Artifactory, Git, GitHub Actions, machine learning, deep learning, IA générative et agentique, séries temporelles, culture DevOps et software craftsmanship, connaissance des énergies renouvelables, anglais courant. Minimum 7 ans d'expérience, la grille Python visant 8 à 10 ans.