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Salary
≈ $35k – $91k per year (Estimated)
Location
Hybrid (Monaco City, Monaco)
Seniority
Senior · 5+ years exp
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 11, 2026. First seen by Alion on Sep 28, 2026. Flatchr scores C on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Flatchr publishes applicant tracking software that centralises job postings, candidate pipelines and hiring collaboration. It multicasts vacancies to job boards and social networks from a single interface. The company is headquartered in Paris and serves small and mid-sized French employers.

Monaco Digital est une entreprise de services numériques créée pour accompagner les défis technologiques de ses clients en plaçant l’humain, l’innovation et la sécurité au centre de ses métiers.

Leader du numérique en Principauté et en forte croissance depuis sa création en 2006, notre ambition est de répondre à l’ensemble des besoins des entreprises en offrant un service sur-mesure et de proximité.

Nos expertises sont regroupées en communautés métier : Conseil & Transformation Digitale, Ingénierie Logicielle, Cybersécurité, Infrastructures & Réseaux, Cloud, Infogérance.

Nous rejoindre c’est intégrer une équipe de 330 passionnés opérant pour des clients issus de domaines d’activités diversifiés rendant nos métiers toujours plus impactants et captivants.

Au sein de l'équipe Data, vous interviendrez sur des projets de valorisation et d'exploitation de données énergétiques à grande échelle.

Intégré(e) à l'équipe en tant que Data Scientist (H/F), vous interviendrez dans le cadre de projets de Data Science orientés prévision, analyse et optimisation de la consommation énergétique.

Data Science & Analyse

  • Reprendre et poursuivre les projets de Data Science existants.

  • Réaliser des analyses exploratoires approfondies sur des volumes importants de données.

  • Identifier les tendances, anomalies et corrélations présentes dans les données.

  • Analyser les données issues de compteurs énergétiques et de capteurs.

Modélisation & Prévision

  • Concevoir, tester et comparer différents modèles de Machine Learning et Deep Learning.

  • Développer des modèles de prévision de consommation énergétique.

  • Travailler sur des problématiques de séries temporelles appliquées aux données énergétiques.

  • Évaluer les performances des modèles et justifier les choix méthodologiques retenus.

Exploitation des données

  • Croiser les données de consommation avec des facteurs externes, notamment les données météorologiques et de température.

  • Exploiter et valoriser des volumes importants de données dans un environnement Data Platform.

  • Reprendre et faire évoluer les traitements et modèles développés précédemment.

Relation métier

  • Présenter les modèles, résultats et recommandations aux interlocuteurs métiers.

  • Vulgariser les approches analytiques et les résultats auprès de publics non techniques.

  • Accompagner les équipes dans la compréhension des enjeux et des leviers d'amélioration identifiés.

Environnement technique

  • Data Science et modélisation statistique

  • Séries temporelles

  • Machine Learning

  • Deep Learning

  • Analyse exploratoire de données

  • Modélisation prédictive

  • Databricks (ou plateforme équivalente telle que Snowflake)

  • Dataiku (maîtrise obligatoire)

  • Environnement Data Platform

  • Traitement de grands volumes de données

De formation supérieure en Data Science, Mathématiques appliquées, Statistiques, Intelligence Artificielle ou domaine équivalent, vous justifiez d'au moins cinq années d'expérience significative en Data Science.

Vous disposez d'une expérience confirmée dans la réalisation de projets menés de bout en bout, depuis l'analyse exploratoire des données jusqu'à la mise en production des modèles et la restitution des résultats aux équipes métiers.

Vous maîtrisez :

· Les techniques avancées de Data Science et de modélisation statistique.

· Les problématiques liées aux séries temporelles.

· Les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.

· Les méthodes d'analyse exploratoire et de recherche de corrélations.

· Les techniques de modélisation prédictive et de prévision.

· Les environnements Data Platform.

· Dataiku, que vous utilisez de manière autonome dans le cadre de projets de Data Science.

· Databricks ou une plateforme équivalente telle que Snowflake.

Une expérience dans le secteur de l'énergie ainsi qu'une pratique des données de consommation, de comptage ou issues de capteurs seront fortement appréciées.

Autonome et doté(e) d'une forte maturité technique, vous êtes capable de reprendre rapidement des projets existants, d'en comprendre les enjeux et d'en assurer la continuité. Vous faites preuve de curiosité analytique, d'un excellent esprit d'investigation et d'une réelle capacité à appréhender des problématiques métiers complexes.

Reconnu(e) pour votre pédagogie et votre sens de la communication, vous savez expliquer clairement vos démarches, justifier vos choix méthodologiques et rendre accessibles des résultats techniques auprès d'interlocuteurs non spécialisés.

Conformément à notre politique handicap, l’ensemble de nos postes est ouvert aux personnes en situation de handicap.

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