Data Scientist (CDI)

Rôle

Data Scientist au sein de l’équipe R&D, pour développer et améliorer des algorithmes d’optimisation entre : économies d’énergie, confort utilisateurs et revenus de flexibilité électrique.

Missions

• Analyser des données de télémétrie issues des boîtiers : nettoyage, structuration et préparation pour l’entraînement de modèles.
• Développer et améliorer des algorithmes visant le compromis énergie/confort/revenus.
• Collaborer avec l’équipe Produit pour l’implémentation de nouveaux services clients.
• Travailler avec l’équipe Data Platform pour l’exploitation et la valorisation des données.

Profil recherché

• 5 à 7 ans d’expérience en Data Science appliquée, idéalement avec des données de production (start-up/scale-up).
• Bac +5 en Data Science, Mathématiques Appliquées, Statistiques, Informatique ou domaine équivalent.
• Compétences clés en modélisation & validation : choix des métriques, validation temporelle rigoureuse, détection data leakage et overfitting.
• Expérience sur séries temporelles et/ou données IoT terrain (données bruitées, capteurs défaillants, valeurs manquantes).
• Stack Python data : pandas, NumPy, scikit-learn.
• SQL et bases type MongoDB ou BigQuery.

Nice-to-haves / différenciant

• Expérience dans un domaine physique adjacent : énergie, industrie, IoT, bâtiment.
• Usage d’outils IA (ex. Claude, Cursor, Copilot) avec une démarche critique : “l’IA génère, je valide” et capacité à documenter pour cadrer l’usage.

Soft skills

• Rigueur et autonomie, capacité à défendre ou invalider un résultat.
• Curiosité pour construire une compréhension du contexte terrain.
• Capacité à vulgariser et communiquer avec des équipes non-data (Produit, Ops, Dev).

Ce que l’entreprise propose

• 54 000 à 70 000 € brut/an + 4 000 € de prime variable (sur KPI cross-entreprise).
• Poste clé dans une start-up en croissance, avec possibilités d’évolution.
• Remote avec point d’attache à Paris (Arts & Métiers).
• Mutuelle Alan, tickets restaurants Swile.
• Formation d’intégration et continue, événements réguliers.
• Rôle couvrant des algorithmes de pilotage en puissance avec une stack moderne : Python, Dagster, BigQuery, Kubernetes (K8).