En un coup d'œil
- Missions: Implémenter des solutions IA et Data pour des projets innovants et à forte valeur ajoutée.
- Entreprise: Rejoignez EDF, un leader dans l'innovation numérique et la performance industrielle.
- Avantages: Salaire attractif, télétravail, formation continue et opportunités d'évolution.
- Autres infos: Environnement dynamique avec une équipe agile et des valeurs inclusives.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets impactants tout en développant vos compétences en IA et Data.
- Qualifications: Expérience en Data et IA, maîtrise de Python et SQL, esprit d'équipe.
Le salaire estimé est compris entre 46000 - 57000 € par an.
La Division Numérique (DivNum) de la DPNT (Direction du Parc Nucléaire et Thermique) a pour ambition de placer l'IT au cœur de la performance industrielle de la DPNT. Elle vise à refondre le système d'information, renforcer la cybersécurité et la gestion des données, et s'appuie sur quatre piliers stratégiques : la standardisation, la cloud'isation, la data'isation et l'industrialisation.
La Force d’Action Rapide du Numérique (FARNum) est l’expression d’une volonté de répondre efficacement aux enjeux des grands chantiers industriels de la DPNT. Véritable catalyseur d’innovation, la FARNum réunit une équipe agile et pluridisciplinaire, dont la mission première est de déployer et industrialiser des solutions numériques à forte valeur ajoutée. L’ADN de la FARNum repose sur une approche résolument pragmatique et orientée résultats. À travers une organisation flexible, l’équipe privilégie la rapidité d’exécution et la création de valeur immédiate, tout en s’adaptant aux besoins concrets du terrain.
L’équipe Data OPS de la FARNum porte la mise en œuvre opérationnelle des cas d’usage Data et IA, depuis le cadrage technique du besoin métier jusqu’à la mise en production, en s’appuyant sur une approche industrialisée, sécurisée et à valeur. Dans ce cadre, l’équipe Data OPS cherche un.e Data Scientist qui concrétisera l’implémentation et l’usage de l’IA performante et industrielle pour répondre aux besoins métiers mais aussi aux enjeux de la DivNum.
Missions principales :
- Implémenter et améliorer la démarche Data pour les cas d’usage : diagnostic des données, collecte et redressement, valorisation et intégration.
- Identifier les usages d’IA dans les projets métiers dès la phase d’instruction et de cadrage et évaluer leur faisabilité technique et conformité vis-à-vis des standards groupe en amont de tout engagement.
- Concevoir avec les architectes et les référents technique les architectures de solutions IA de bout en bout : frameworks, choix de l’infrastructure et des modèles, base de données, patterns, exposition, monitoring, alerting, gestion des risques et des dérives.
- Déployer, optimiser et piloter les produits Data et IA en production, en anticipant les contraintes de performance, de robustesse, de maintenabilité et de coût.
- Assurer la veille technologique IA et le partage des connaissances au sein de la FARNum et de la DivNum.
- Mettre en place et diffuser les bonnes pratiques (DataOps, MLOps), le code review, la capitalisation technique ainsi que l’usage de l’IA générative pour les ingénieurs data.
Profil souhaité :
- 6 ans d'expériences minimum en conception, développement et déploiement de projet Data en production.
- Expertise en analyse Data (diagnostic des données, cartographie des sources de données, collecte, mise en qualité).
- Expertise en modèles IA, Machine Learning et IA générative (LLM, RAG, Agents, Prompts).
- Expertise en python, SQL et NoSQL, écosystème GitHub, conteneurisation, développement d'API.
- Maîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (qualité de code, tests, documentation) et de déploiement CI/CD.
- Bonne connaissance des architectures cloud (GCP, AWS) et on premise ainsi que des patterns de déploiement Data IA.
- Bonne connaissance de la méthode de travail Agile.
- Autonomie, sens de la pédagogie, fort esprit d’équipe, de proactivité et de partage.
Rémunération attractive selon profil :
Rémunération brute annuelle de bas hors primes : de 46 à 57K€, selon diplôme et expérience professionnelle. Package global comprenant : prime individuelle de performance, intéressement et épargne salariale. Avantages selon conditions d’éligibilité : tarif préférentiel sur l’électricité et le gaz, aides aux familles et à la parentalité, dispositifs de mobilité durable, activités sociales et culturelles.
Avantages à nous rejoindre :
- Un job varié et intéressant.
- Télétravail 2 jours par semaine.
- Une équipe à taille humaine.
- Formation spécifique à la prise de poste et tout au long de la carrière.
- Des possibilités d’évolution au sein du Groupe EDF.
Dans le groupe EDF, accueillir des personnes en situation de handicap fait partie de notre ADN. Notre objectif est d’ouvrir nos portes à toutes les compétences, toutes les énergies et toutes les personnalités sans exclusion. Le poste proposé est donc ouvert à toutes et à tous.
Data Scientist F/H in Saint-Denis employeur : EDF
Rejoindre notre entreprise à Montbéliard en tant que Technicien Maintenance Vapeur, c'est intégrer une équipe dynamique où l'expertise technique est valorisée. Nous offrons un environnement de travail collaboratif, des opportunités de formation continue et une rémunération attractive avec des avantages variés, le tout dans une culture d'entreprise axée sur l'innovation et la croissance professionnelle.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist F/H in Saint-Denis
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez EDF!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme EDF.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris EDF.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez EDF, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist F/H in Saint-Denis
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez EDF, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez EDF s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez EDF
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.
