Data scientist expérimenté - h/f

Description de l'offre

Dans ce cadre, nous cherchons un Data Scientist expérimenté pour renforcer l'équipe avec un focus sur l'observation de la terre.

En tant que Data Scientist, vous devrez :

Comprendre le besoin métier et formuler le problème en tenant compte des données disponibles, des contraintes du projet.
Analyser les approches possibles et explorer la littérature scientifique pertinente si nécessaire.
Concevoir, mettre en œuvre et tester des algorithmes (traitement du signal, statistique, ML ou DL suivant le besoin) jusqu'à leur industrialisation,
Développer des data visualisations (dashboard, streamlit) si nécessaire,
Participer ponctuellement à des appels d'offre : compréhension du besoin, chiffrage des activités, rédaction de la partie technique des propositions.
Être force de proposition pour améliorer nos pratiques data/IA/ML (collaboration, pratiques de code, standardisation des solutions, …) au sein du Datalab, de la Direction Advanced Tech et de CLS au global.

Participer activement à la vie d'équipe du Datalab (partage d'expérience, veille technologique)

Profil recherché

Ingénieur de formation ou titulaire de Master statistiques, mathématiques ou data science, vous avez 4-5 années d'expérience en machine learning/deep learning, particulièrement en applications géospatiales pour l'observation de la terre.

Vous aimez traduire des problématiques métiers complexes en solutions analytiques concrètes, travailler avec les équipes métiers et participer activement à l'amélioration continue des pratiques data/IA.

Vous maîtrisez :

- Le langage python et ses principales librairies en data science (pandas, scikit-learn),

- Le framework pytorch et son écosystème (lightning, torchgeo),

- La manipulation et le traitement des données géospatiales (rasterio, xarray, geopandas),

- L'utilisation de Git, docker et les bonnes pratiques de développement de code

La connaissance des technologies big data (Hadoop/Spark), cloud (AWS) et orchestration (Kubernetes, Kubeflow, Sagemaker) est un plus.




Nous souhaitons intégrer à nos équipes des collaborateurs enthousiastes, passionnés et curieux. L'ouverture d'esprit, l'aisance relationnelle, la flexibilité, l'autonomie et l'esprit d'analyse sont attendus.

Enfin si pour vous l'esprit d'équipe est primordial, que vous êtes force de proposition, et que votre motivation est sans faille, alors n'hésitez plus, et venez nous rejoindre pour participer à l'animation de l'équipe du Datalab de CLS.

À propos de CLS

Au cœur des enjeux de la planète, CLS, Tech4Good company, filiale du CNES et de la CNP, est une société à mission internationale, pionnière dans la fourniture de solutions d'observation et de surveillance de la Terre.

Opérateur historique des balises Argos, CLS, depuis 1986, avec plus de 950 salariés dans 33 pays et un chiffre d'affaires annuel de près de 180 millions d'euros, figure parmi les spécialistes des services satellitaires en utilisant les technologies spatiales les plus avancées, couplées au génie logiciel et à la data-sciences.

Vous souhaitez rejoindre des équipes agiles et dynamiques sur des projets innovants et ambitieux ? Explorer de nouvelles technologies ? Evoluer sur des projets transverses et variés autour des 5 secteurs d'activité de CLS ?

Le DataLab de CLS est une structure interne d'innovation transverse au sein du groupe CLS, constituée de data scientists, de développeurs et d'ingénieurs Big Data. Son objectif principal est de concevoir des produits pour enrichir et valoriser la donnée dans les solutions CLS et de développer les pratiques data/IA au sein de CLS.

Les data scientists travaillent à la fois sur des sujets d'innovation, de R&D et de production. Dans leur rôle transverse, ils sont amenés à collaborer avec les équipes métier de toutes les business units de CLS et travailler :

Avec une grande diversité de données (données satellites optiques et radars, météo, données océaniques, trajectoires, télémétrie…)
Sur différentes applications (segmentation sémantique, classification, prédiction, détection d'anomalies…)

Pour de différents cas d'usage métier (plan d'occupation des sols, analyse de trajectoires, prédiction de données environnementales, analyses de comportement…)