Data Scientist H/F

Schneider Electric dirige la transformation numérique de la gestion et de l’automatisation de l’énergie dans les maisons, les bâtiments, les centres de données, les infrastructures et les industries. Avec une présence mondiale dans plus de 100 pays, Schneider Electric est le leader incontestable de la gestion de l’énergie – moyenne tension, basse tension et alimentation sécurisée, et des systèmes d’automatisation, fournissant des solutions d’efficacité intégrées, combinant énergie, automatisation et logiciels.

Depuis longtemps déjà chez Schneider Electric, notre stratégie vise à prendre en considération les problématiques environnementales, sociales et de gouvernance sur chaque aspect de nos activités, tout en aidant nos clients et partenaires commerciaux à atteindre leurs propres objectifs de durabilité. Nous sommes très honorés d'être classés comme l'entreprise la plus durable du monde en 2021 par le Corporate Knights Global 100 Index. Ce classement souligne la transformation de l'entreprise en tant que fournisseur de solutions numériques de premier plan, facilitant l'efficacité énergétique et la durabilité.

Afin de rester un acteur majeur de cette transformation, le service Global Supply Chain Europe de Schneider Electric renforce ses équipes solutions numériques intelligentes et avancées.

Souhaitez-vous faire partie de cette aventure passionnante ? Êtes-vous prêt à partager avec nous vos compétences et vos connaissances en matière de données ?

Si vous êtes une personne apte à résoudre des problèmes en utilisant les données comme source principale de vérité, une personne intéressée par les solutions permettant de prévoir les actions à entreprendre sur la base de données et que vous désirez faire partie d'une toute nouvelle équipe dont la mission est de faire passer à la vitesse supérieure l'ensemble des équipes européennes de la chaîne d'approvisionnement mondiale ; alors vous êtes potentiellement notre futur collaborateur !

Nous sommes à la recherche d’un.e ingénieur.e ML/IA passionné.e ayant démontré sa capacité à générer des résultats en tirant parti de l’IA, du Machine Learning et des techniques de Deep Learning. En tant que tel, vous aurez l’opportunité de travailler avec un large éventail d’intervenants et d’équipes, afin de les aider à résoudre des problématiques industrielles ou logistiques et ainsi, leur permettre d’être plus efficaces.

Vos missions :

• Analyse (cas d’utilisation, IA, data science, ensemble des données correspondantes…) ;
• Spécification, conception, mise en œuvre, essai, validation et industrialisation de la gestion avancée des données, de l’intelligence artificielle et des fonctions analytiques afin de mettre au point un processus autonome ;
• Contribution à la veille technologique (littérature scientifique, brevets, analyse des tendances, évaluation des entreprises) et à l’expérimentation de nouvelles technologies, de nouveaux outils et processus, afin d’améliorer les produits et les services ainsi que les pratiques de développement au sein de l’entreprise ;
• Contribution à l’identification et à l’évaluation des partenaires externes potentiels ;
• Partage des connaissances et formation de la collectivité.

Exigences

Qualifications :

• Idéalement, vous possédez deux années d’expérience en traitement des données, analyse, IA et/ou développement de modèles de science des données.
• Maîtrise, Doctorat ou diplôme équivalent dans les champs suivants :

Analytique, Intelligence Artificielle, Data science ou dans un domaine connexe

• Compétence/expérience en génie logiciel : capacité à effectuer du codage, du débogage, des tests (y compris des tests unitaires, des tests fonctionnels et des tests d’intégration), du dépannage tout au long du processus de développement d’applications et en mode agile.
• Expérience des principaux cadres d’apprentissage machine tels que Pytorch, Scikit-Learn, Tensorflow, Pandas, SparkML, etc
• Maîtrise de la programmation, via Python, R ou d’autres langues équivalentes
• Très bonne connaissance de l’algèbre vectorielle, de la modélisation statistique et probabiliste
• Bonne connaissance des bases de données comme MySQL, Oracle, SQL Server, NoSQL, etc.
• Aisance communicationnelle, notamment pour faire du storytelling de datas : capacité à convaincre
• Autonomie & capacité de coopérer.
• Ouverture d’esprit & rigueur scientifique.
• Anglais courant.
  

Les petits plus qui feront la différence :

• Connaissance de l’analyse de données exploratoires et les tests d’hypothèses pour identifier les opportunités de Machine Leraning et Deep Learning
• Une expérience de travail avec Amazon SageMaker ou Azure ML Studio pour les déploiements

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