Data Scientist x Software Engineer - Intermediate
Nous recherchons un profil hybride Data Scientist x Software Engineer pour rejoindre notre équipe Software, actuellement composée de deux feature teams (chacune avec un Engineering Manager, un Product Manager, plusieurs Software Engineers et Data Scientists), d’une Data Platform team et d’un Designer.
Ce poste s’adresse à des profils avec une dominante data science, des compétences sérieuses en mathématiques appliquées, et idéalement une expérience en développement web. Les candidats avec peu d’expérience en web, mais une forte appétence pour apprendre, comprendre le fonctionnement d’une application web moderne, et contribuer au produit côté front-end et back-end seront tout de même considérés avec attention.
Le poste est ouvert à Paris , avec la possibilité de télétravailler 2 jours par semaine . La rémunération dépendra du niveau d’expérience et du périmètre de responsabilités.
WHAT’S IN FOR YOU?
En Nous Rejoignant
- Tu contribueras à améliorer l’efficacité de la production électrique en France et dans le monde, sur un produit concret qui a de l’impact.
- Tu travailleras sur un logiciel en production, utilisé au quotidien, et conçu pour durer (robustesse, qualité, passage à l’échelle).
- Tu auras l’opportunité de développer une double compétence précieuse : Data Science appliquée + développement web.
- Tu évolueras dans une équipe à taille humaine, exigeante et bienveillante, qui investit dans la montée en compétence.
TA MISSION
Tu contribueras à la fois à la construction / amélioration d’algorithmes et de briques data utilisées en production, et au produit web, afin d’intégrer ces fonctionnalités et de les mettre à disposition de nos utilisateurs et utilisatrices.
La répartition dépendra de ton profil et pourra évoluer selon les projets.
Tes Missions Principales Incluront
Data Science appliquée (production-first)
- Concevoir, implémenter et maintenir des algorithmes, méthodes et modèles de machine learning utilisés en production (pas de POC jetable).
- Travailler sur des sujets de séries temporelles industrielles : détection d’anomalies, estimation de pertes de performance, modèles prévisionnels.
- Mettre en place des métriques de suivi et participer au monitoring des modèles.