Lead Data Scientist (H/F)

Informatis-TS; Paris; Sur place; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise spécialisée dans l'analyse de données recherche un Lead Data Scientist pour développer des modèles destinés à optimiser les actifs énergétiques. Le candidat idéal aura au moins 6 ans d'expérience en Data Science, avec une expertise en Python et SQL, ainsi qu'une parfaite maîtrise de Databricks et Apache Airflow. Les responsabilités incluent la structuration des cas d'usage et l'industrialisation de pipelines Data. Un environnement complexe et une bonne capacité d'analyse sont nécessaires.

Qualifications

• 6 ans minimum d'expérience en Data Science.
• Capacité à traduire un besoin métier en solution technique.
• Expérience dans le secteur de l'énergie ou industriel est un plus.
• Maîtrise de Databricks et Apache Airflow.
• Expérience en MLOps (MLflow ou équivalent).
• Bonne connaissance des données volumineuses et séries temporelles.

Responsabilités

• Structurer des cas d'usage pour la Data Science.
• Développer des modèles de prévision et de détection d'anomalies.
• Industrialiser les pipelines Data sur Databricks.

Connaissances

Python

SQL

Databricks

Apache Airflow

MLOps

Analyse des données

Formation

Formation supérieure en data / informatique / mathématiques

Outils

Databricks

Apache Airflow

MLflow

Description du poste

Offre n° : 3129
Publié le : 17/03/2026
Fonction : DEVELOPPEUR
Contrat : CDI
Lieu de mission : PARIS
Département : 75
Salaire : Suivant profil

Lead Data Scientist (H/F)

Description du poste : Dans le cadre du développement d'une plateforme dédiée à la gestion et à l'optimisation d'actifs énergétiques renouvelables (photovoltaïque, éolien, stockage), notre client souhaite accélérer l'industrialisation de ses cas d'usage Data Science. Les modèles développés s'inscrivent dans une logique opérationnelle et métier, au service de la performance des actifs et de la prise de décision.

Vos missions

1. Structuration des cas d'usage
   • Recueillir et analyser les besoins métiers
   • Formaliser des cas d'usage Data Science
   • Définir les indicateurs de performance (KPI)
   • Prioriser les sujets selon leur valeur métier et leur faisabilité
2. Développement des modèles
   • Concevoir et implémenter des modèles de prévision (séries temporelles, machine learning)
   • Segmentation / clustering
   • Détection d'anomalies
   • Réaliser des analyses d'impact économique
   • Produire des modèles robustes, documentés et intégrables
3. Industrialisation & MLOps
   • Déployer les pipelines Data sur Databricks
   • Orchestrer les workflows via Apache Airflow
   • Mettre en place des pipelines batch et temps quasi réel
   • Définir et structurer un framework MLOps
     • Versioning des modèles
     • Monitoring des performances
     • Gestion du cycle de vie
     • Reproductibilité

Compétences requises

• Livrables attendus
  • Formalisation des cas d'usage priorisés
  • Modèles et algorithmes validés
  • Pipelines industrialisés
  • Documentation technique complète
  • Framework MLOps opérationnel
• Profil recherché
  • Formation supérieure en data / informatique / mathématiques
  • Expérience significative (6 ans minimum) en Data Science
  • Expertise en Python et SQL
  • Maîtrise de Databricks et Apache Airflow
  • Expérience en MLOps (MLflow ou équivalent)
  • Bonne connaissance des données volumineuses et séries temporelles
• Compétences attendues
  • Capacité à traduire un besoin métier en solution technique
  • Esprit d'analyse et de synthèse
  • Aisance dans des environnements complexes
  • Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques
• Atouts complémentaires
  • Expérience dans le secteur de l'énergie ou industriel
  • Connaissance des problématiques de performance d'actifs

Contact

MARC SOREL
26 rue Daubenton
75005 PARIS
Telephone : [phone]
Fax : [phone]
E-mail : Répondre à cette offre