En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des solutions d'IA pour relever des défis commerciaux.
- Entreprise: Eni, un leader mondial de l'énergie engagé dans la transition énergétique.
- Avantages: Salaire compétitif, bien-être au travail et opportunités de croissance professionnelle.
- Autres infos: Environnement dynamique avec un fort accent sur la diversité et l'inclusion.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez l'avenir de l'énergie durable.
- Qualifications: Diplôme en Data Science ou domaine connexe et expérience en IA.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Job Description
- Job reference # : 34076
- Language requirements : Fluent in French and English
- Eni , we are looking for a
- Data Scientist to join
Eni Plenitude France .
About Plenitude
Plenitude is an energy company that integrates the retail business and renewable generation with self-consumption and electric mobility solutions, providing energy and gas to more than 10 million homes and businesses across Europe, which offers a range of great professional opportunities for the whole team.
This partnership represents a major European project integrating the renewable energy business with the retail business, which will enable us to progressively increase our offering of services, infrastructure, and green energy for our customers, providing our team with greater visibility and professional growth.
- Main Responsibilities
- Design, develop and deploy Machine Learning, Deep Learning and Generative AI solutions to address business challenges.
- Build, validate and optimise predictive, prescriptive and optimisation models.
- Perform advanced data exploration, feature engineering and dataset preparation.
- Lead model training, validation, hyperparameter tuning and performance optimisation.
- Develop AI applications using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) and prompt engineering techniques.
- Design and implement AI agents and agentic workflows to automate processes and support decision-making.
- Develop and maintain AI and Machine Learning pipelines, integrating APIs, enterprise data sources and business systems.
- Apply explainability and interpretability techniques to ensure transparency and trust in AI solutions.
- Promote Data Science, AI Engineering, MLOps and LLMOps best practices, including testing, version control and responsible AI principles.
- Define monitoring frameworks covering model performance, drift detection, retraining and cost optimisation.
- Design and execute experimentation frameworks, including A/B testing and causal analysis.
- Generate insights and advanced analytics to support business decision‑making.
- Collaborate with Data Engineering and business teams to industrialise and operationalise AI solutions.
- Contribute to AI innovation initiatives and evaluate emerging technologies and use cases.
- Act as a technical reference for Data Science, Machine Learning and AI Engineering.
Skills And Experience Required
- Master’s degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, Engineering, or a related quantitative discipline.
- Significant experience in Data Science, Machine Learning, AI Engineering or a related field.
- Strong expertise in Machine Learning, Deep Learning, Statistical Modelling and Generative AI.
- Experience with predictive modelling, optimisation techniques and advanced AI methodologies.
- Proficiency in Python and Machine Learning/AI development libraries.
- Experience across the full Machine Learning lifecycle, from development and deployment to monitoring and optimisation.
- Hands-on experience with Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) and prompt engineering.
- Knowledge of Agentic AI frameworks and AI agent development.
- Experience integrating AI solutions with APIs, enterprise data sources and business applications.
- Familiarity with MLOps and LLMOps practices.
- Experience with cloud-based AI platforms; Azure and Databricks experience preferred.
- Knowledge of software engineering best practices, including version control, testing and CI/CD.
- Strong analytical, problem‑solving and communication skills.
- Ability to work effectively with cross‑functional teams and stakeholders.
- About Eni
Eni is a global energy company operating in 61 Countries, with over 30,000 employees.
Originally an oil & gas company, it has evolved into an integrated energy company, playing a key role in ensuring energy security and leading the energy transition.
Eni's goal is to achieve carbon neutrality by 2050 through the decarbonization of its processes and of the products it sells to its customers.
In line with this goal, Eni invests in the research and development of technologies that can accelerate the transition to increasingly sustainable energy.
Renewable energy sources, bio-refining, carbon capture and storage are only some examples of Eni's areas of activity and research.
In addition, the company is exploring game‑changing technologies such as fusion energy – a technology based on the physical processes that power stars and that could generate safe, virtually limitless energy with zero emissions.
Working at Eni
At Eni we believe in enterprising people, capable of making a difference and making their contribution with passion and innovation, to respond to the global challenges of the energy transition.
diversity and inclusion are fundamental.
We promote flexible ways of working with particular attention to well‑being, welfare and work life‑balance.
Eni will evaluate applications considering plurality and diversity as sources of enrichment.
If your application is assessed to be among those most in line with the required profile, you will be contacted to continue the selection process.
Whatever your ambition, at Eni you can find the tools to make it happen.
- Energy for action takers
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist in Levallois-Perret employeur : Plenitude
Plenitude, en tant qu'employeur de choix à Levallois-Perret, offre un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation et le développement durable sont au cœur de nos préoccupations. Nous valorisons la croissance professionnelle de nos employés grâce à des formations continues et des opportunités d'évolution de carrière, tout en garantissant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une entreprise engagée qui place la conformité et la responsabilité au centre de ses activités.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist in Levallois-Perret
✨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 Plenitude!
✨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 Plenitude.
✨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 Plenitude.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Plenitude, 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 in Levallois-Perret
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Plenitude, 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 Plenitude 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 Plenitude
✨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.