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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.\nNos expertises sont regroupées en communautés métier : Conseil & Transformation Digitale, Ingénierie Logicielle, Cybersécurité, Infrastructures & Réseaux, Cloud, Infogérance.\nNous 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.\nAu sein de l'équipe Data, vous interviendrez sur des projets de valorisation et d'exploitation de données énergétiques à grande échelle.\nIntégré(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.\nData Science & Analyse\nReprendre et poursuivre les projets de Data Science existants.\n\nRéaliser des analyses exploratoires approfondies sur des volumes importants de données.\n\nIdentifier les tendances, anomalies et corrélations présentes dans les données.\n\nAnalyser les données issues de compteurs énergétiques et de capteurs.\n\nModélisation & Prévision\nConcevoir, tester et comparer différents modèles de Machine Learning et Deep Learning.\n\nDévelopper des modèles de prévision de consommation énergétique.\n\nTravailler sur des problématiques de séries temporelles appliquées aux données énergétiques.\n\nÉvaluer les performances des modèles et justifier les choix méthodologiques retenus.\n\nExploitation des données\nCroiser les données de consommation avec des facteurs externes, notamment les données météorologiques et de température.\n\nExploiter et valoriser des volumes importants de données dans un environnement Data Platform.\n\nReprendre et faire évoluer les traitements et modèles développés précédemment.\n\nRelation métier\nPrésenter les modèles, résultats et recommandations aux interlocuteurs métiers.\n\nVulgariser les approches analytiques et les résultats auprès de publics non techniques.\n\nAccompagner les équipes dans la compréhension des enjeux et des leviers d'amélioration identifiés.\n\nEnvironnement technique\nData Science et modélisation statistique\n\nSéries temporelles\n\nMachine Learning\n\nDeep Learning\n\nAnalyse exploratoire de données\n\nModélisation prédictive\n\nDatabricks (ou plateforme équivalente telle que Snowflake)\n\nDataiku (maîtrise obligatoire)\n\nEnvironnement Data Platform\n\nTraitement de grands volumes de données\n\nDe 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.\nVous 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.\nVous maîtrisez :\n· Les techniques avancées de Data Science et de modélisation statistique.\n· Les problématiques liées aux séries temporelles.\n· Les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning.\n· Les méthodes d'analyse exploratoire et de recherche de corrélations.\n· Les techniques de modélisation prédictive et de prévision.\n· Les environnements Data Platform.\n· Dataiku, que vous utilisez de manière autonome dans le cadre de projets de Data Science.\n· Databricks ou une plateforme équivalente telle que Snowflake.\nUne expérience dans le secteur de l'énergie ainsi qu'une pratique des données de consommation, de comptage ou issues de capteurs seront fortement appréciées.\nAutonome 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. 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