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Free-Work recherche un Développeur Big Data Senior – Python pour intégrer une équipe dédiée à des études et produits data innovants. Le rôle couvre le traitement d’adresses et localisation, avec un focus sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique.
Vous interviendrez du cycle exploration à la mise en production, en animant des ateliers métiers et en produisant des livrables analytiques et des rapports d’étude.
Contexte :
Les modalités
Lieu : Paris
Télétravail : 50%.
Démarrage : 01/01/2027.
Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) :
Contexte
Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle.
Vos missions
Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie.
Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées.
Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes).
Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning.
Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark.
Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude.
Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers.
Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe.
Environnement technique
Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.