Data scientist R&D junior

L’équipe R&D est en charge du développement des algorithmes CITiO qui constituent le cœur de notre proposition de valeur. Nos missions sont de résoudre des problèmes complexes : reconstituer les déplacements origine-destination des voyageurs, reconstruire et extrapoler la charge à bord des véhicules, prédire la charge et la fraude des prochains jours, fiabiliser les données d’entrée. Notre travail comporte également une part d’exploration et de prototypage afin d’anticiper les evolutions à venir des produits CITiO. Nous avons publié 4 articles académiques en 2022, 2023 et 2026 en conférences internationales.

Les missions du poste consisteront à :

• proposer des solutions techniques et algorithmiques à des problématiques métier : cela peut passer par des explorations de données ou par des brainstormings avec l’équipe
• industrialiser la solution dans notre base de code aux standards de qualité, avec typage, documentation, tests
• participer aux recettes produit : évaluer l’impact des modifications du point de vue produit en collaboration avec un.e Product Manager ou un.e Chargé.e d’Opérations
• réaliser une veille scientifique sur les sujets courants ou de manière prospective
• communiquer en interne et en externe autour des projets R&D
• mener des études spécifiques sur des données clients
• participer à l’amélioration continue de notre base de code et à la réduction de notre dette technique
• participer à la vie d’équipe : code reviews, brainstormings, partage de formations ou de veille, peer programming, etc.

Modalités

• Contrat : CDI
• Lieu : Paris (Daumesnil). Télétravail librement pratiqué après la période d’onboarding
• Avantages : tickets restaurants (11€/jour, carte Swile), prise en charge Navigo 90%
• Démarrage : dès que possible

Indispensables

• Profil bac+5 ingénieur ou master en mathématiques appliquées
• Formation solide en mathématiques appliquées : probabilités, statistiques, apprentissage automatique, optimisation, modélisation
• Maîtrise de python et des librairies scientifiques, en particulier pandas
• Une première expérience dans le domaine de la science des données.
• Important mais ce n’est pas grave s’il manque quelques points :
• Capacité à industrialiser du code de qualité : Git, tests unitaires et d’acceptance, mise en production
• Organisation en mode agile
• Intérêt pour le secteur de la mobilité : volonté de comprendre les problématiques et attendus métier derrière les algorithmes développés
• Curiosité scientifique et technique
• Capacité de communication claire et pédagogique
• Rigueur, autonomie, organisation, capacité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires