{"id":2223737,"url":"https://alion.io/job/savane-group-data-scientist","title":"Data Scientist","company":{"id":3909440,"name":"Savane Group","domain":"savane-group.com","url":"https://alion.io/company/savane-group","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Schema","truth_index":{"grade":"D","score":52,"open_postings":10,"ghost_share":0.8,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-17T05:46:00Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data 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prédictive permettant d’identifier les corrélations entre l’utilisation des systèmes et leurs défaillances, tout en estimant leur durée de vie à travers des modèles statistiques de survivance tels que Kaplan-Meier et Weibull.\n\nAfin de mener à bien cette mission, nous recherchons un Data Scientist expert Python, capable de collecter, structurer, analyser et modéliser des données complexes pour produire des recommandations exploitables par le client.\n\nVos missions :\n\nCollecte et prétraitement des données\n\nCollecter les données issues de capteurs provenant de différents systèmes industriels ;\n\nNettoyer, structurer et consolider les données afin de les rendre exploitables ;\n\nAssurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des jeux de données utilisés pour l’analyse ;\n\nPréparer les datasets nécessaires aux travaux de modélisation et d’analyse statistique.\n\nExploration et analyse des corrélations\n\nAnalyser les données d’utilisation des systèmes ;\n\nIdentifier les corrélations entre les usages, les comportements opérationnels et les pannes observées ;\n\nMettre en évidence les variables les plus significatives dans l’apparition des défaillances ;\n\nProduire des analyses permettant d’orienter les stratégies de maintenance.\n\nModélisation et analyse de survivance\n\nDévelopper et implémenter des modèles de maintenance prédictive ;\n\nConstruire des modèles statistiques de survivance basés sur Kaplan-Meier et Weibull ;\n\nEstimer la durée de vie des systèmes et composants ;\n\nInterpréter les résultats afin de formuler des recommandations concrètes pour la maintenance prédictive ;\n\nContribuer à l’amélioration continue des modèles selon les données disponibles.\n\nDocumentation et restitution\n\nDocumenter les processus de traitement et de modélisation des données ;\n\nFormaliser les méthodologies, hypothèses et résultats obtenus ;\n\nProduire des livrables structurés à destination du client ;\n\nSynthétiser les analyses et conclusions de manière claire et exploitable par des publics techniques et non techniques.\n\nDélivrables attendus :\n\nDocument d’état des lieux et de structuration des données issues des capteurs ;\n\nBilan d’exploration et analyse des corrélations entre utilisation des systèmes et pannes ;\n\nDocument d’analyse de survivance sur les données collectées et nettoyées ;\n\nDocumentation des processus, modèles développés et résultats obtenus.\n\nEnvironnement :\n\nPython\n\nPandas\n\nNumPy\n\nScikit-learn\n\nTensorFlow / PyTorch\n\nMatplotlib\n\nSeaborn\n\nKaplan-Meier\n\nWeibull\n\nGitLab\n\nMachine Learning\n\nMaintenance prédictive\n\nAnalyse statistique\n\nDonnées industrielles / HUMS\n\nProfil recherché :\n\nBac+5 (École d’ingénieur, Master Data Science, Mathématiques appliquées ou équivalent) ;\n\nExpérience significative en Data Science et en traitement de données complexes ;\n\nMaîtrise experte du langage Python ;\n\nExcellente maîtrise des bibliothèques Pandas, NumPy, Scikit-learn ;\n\nBonne connaissance de frameworks de machine learning tels que TensorFlow ou PyTorch ;\n\nMaîtrise des outils de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn) ;\n\nTrès bonne connaissance des techniques de Machine Learning ;\n\nExpertise confirmée en statistiques appliquées, notamment sur les modèles de survivance Kaplan-Meier et Weibull ;\n\nExpérience des outils de versioning et de déploiement, notamment GitLab ;\n\nSolides capacités d’analyse et de résolution de problèmes complexes ;\n\nCapacité à vulgariser des concepts techniques auprès d’interlocuteurs non spécialistes ;\n\nRigueur, autonomie et excellent esprit de synthèse.\n\nInformations complémentaires :\n\nParticipation à un projet stratégique à forte composante analytique ;\n\nIntervention sur des données industrielles critiques à forte valeur métier ;\n\nMission à fort impact sur l’optimisation des opérations de maintenance ;\n\nInteractions régulières avec des experts métier et des interlocuteurs clients ;\n\nEnvironnement 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