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Nous accompagnons de grands comptes de la région sur leurs projets data les plus ambitieux.\nVos missions\nVous concevrez et intégrerez deux modules spécialisés au sein d'un framework agentique de recherche et d'expérimentation en Machine Learning.\nModule Event Forecasting : intégrer des événements externes dans des prévisions de séries temporelles.\nDécouvrir et représenter les événements, modéliser leur probabilité, date, durée, intensité, direction, incertitude et impact\n\nConstruire des scénarios (sans événement, central, optimiste, pessimiste, stress) à partir de méthodes statistiques, ML et Deep Learning\n\nGarantir l'absence de fuite temporelle en tenant compte strictement de la date de publication des données\n\nValider les résultats par des tests placebo, des backtests événementiels et une comparaison à un modèle de référence sans événements\n\nModule IoT et détection de pannes : maintenance prédictive sur les données capteurs de sites industriels connectés.\nDétecter précocement les anomalies et les signaux précurseurs de panne\n\nEstimer la probabilité de panne et la durée de vie utile restante (RUL)\n\nTraiter des séries temporelles multivariées réelles : données manquantes, bruit, changements de régime\n\nMobiliser des approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie\n\nAssurer la généralisation à de nouveaux équipements et produire des alertes explicables et hiérarchisées\n\nTransverse\nDéfinir les protocoles expérimentaux, jeux de tests et modèles de référence\n\nProduire un code versionné, testé et documenté, avec guide de prise en main\n\nPrésenter régulièrement les résultats et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes\n\nProfil recherché\nVotre profil\nVous avez un profil de chercheur appliqué : la rigueur des protocoles expérimentaux vous tient autant à cœur que la qualité de votre code.\nBac+5 minimum en informatique, mathématiques appliquées ou data science ; 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