À propos de Liberty Rider
Liberty Rider, c'est l'application mobile n°1 pour les motards en Europe — et bien plus qu'une app.
Depuis 2016, notre mission est simple : sauver la vie des motards. Concrètement, notre technologie fait deux choses pour y arriver. Elle détecte les accidents et envoie les secours automatiquement sur place. Et elle aide à éviter l’accident, grâce à des fonctionnalités de prévention et d’un système d'alertes IA basé sur l'état de la route et le comportement du rider en temps réel.
Résultat : plus de 2 300 vies sauvées et 2 milliards de kilomètres sécurisés en 10 ans. Ce ne sont pas des chiffres marketing : ce sont des motards qui sont rentrés chez eux.
Notre ambition pour 2030 : diviser par deux le nombre d'accidents de moto en France et plus tard en Europe. Aujourd'hui nous comptons plus de 15 partenaires B2B, assurances et acteurs du monde moto, qui nous font confiance et qui nous aident dans cette mission.
Au-delà de la sécurité, Liberty Rider est devenu un véritable compagnon du quotidien : GPS spécial moto, balades expertes ou communautaires, carnet d'entretien, partage avec les proches… Une application pensée pour tous les motards, sur n'importe quel téléphone, parce que la sécurité ne doit pas être un privilège.
Aujourd'hui, nous sommes une équipe de 20 personnes, et nous recrutons notre futur·e Data Scientist pour accélérer cette mission et nous aider à sauver davantage de vies.
Nous recrutons un(e) Lead Data Scientist qui sera l’un des maillons centraux de cette transformation : passer d’un outil qui détecte les accidents à un outil numérique qui réduit les risques routiers, en grande partie via une prévention personnalisée.
Le champ des possibles est très large. Nous cherchons une personne qui comprend le WHY et le WHAT, et qui est capable d’imaginer et de construire le HOW ; puis de le prouver. Car ce poste est avant tout orienté résultats concrets : pour chacune de tes idées, tu définis les KPI de succès et mets en place les outils de tracking nécessaires pour mesurer l’impact réel.
Tu continues également à garantir que nous restons à l’état de l’art sur la détection d’accident, aujourd’hui sur la moto et demain sur d’autres mobilités.
Environnement technique :
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Des algorithmes de détection d'accident, de reconnaissance d’activité, de cartographie, ...
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Des algorithmes temps-réel intégrés à des applications mobiles natives (Kotlin, Swift)
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Des datasets riches, à améliorer constamment
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Code reviews, intégration continue, releases automatisées
Tes missions :
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Piloter la transformation « prévention » : concevoir, tester et déployer en production des solutions data/IA de prévention personnalisée pour faire baisser l’accidentologie.
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Définir et instrumenter les KPI de succès : pour chaque initiative, poser les indicateurs, construire le tracking et démontrer l’impact concret.
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Maintenir l’état de l’art en détection d’accident : affiner les modèles prédictifs (chutes, collisions) avec une précision accrue, sur la moto et les nouvelles mobilités.
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Exploiter de nouvelles sources de données : l’application mobile reste le cœur de nos données, complétée par un objet connecté (traceur antivol) en cours de lancement.
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Collaborer avec nos partenaires assureurs : travailler avec leurs actuaires pour mesurer l’impact de nos solutions sur l’accidentologie de leurs assurés.
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Valoriser et vulgariser : documenter et partager les résultats, animer des conférences et événements pour faire rayonner nos pratiques.
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Rejoindre l’équipe data : collaborer avec un(e) Data Scientist déjà en poste et, potentiellement, un(e) doctorant(e) (CIFRE).
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Travailler en transverse : avec la direction, le produit, la technique et le marketing pour transformer la donnée en décisions stratégiques.
Comme nous sommes une petite équipe tu pourras contribuer sur d'autres sujets suivant tes goûts, ton niveau d'expérience, et les priorités du moment : implémentation dans les apps mobiles ou backend, roadmap technique globale, business intelligence...
Notre processus de recrutement
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Le quick call : un échange de 30 minutes pour faire connaissance.
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L’entretien formel : une rencontre d’une heure minimum, en présentiel à Toulouse ou en visioconférence, avec un autre membre de l’équipe.
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L’exercice : un cas pratique à réaliser chez vous.
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La restitution : une présentation de votre travail à un ou plusieurs membre de l'équipe.
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La prise de références : un échange avec vos anciens employeurs, géré par notre RH.
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L’entretien final : un point les dirigeants et les RH concernant la rémunération et les avantages.
Ce que nous t’offrons :
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Un contrat en CDI, dès maintenant
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Un salaire correspondant à ton profil (50-65k€)
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Package d'avantages salariés (Mutuelle, TR, Matériel, formation et accompagnement)
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Des bureaux au coeur de Toulouse, du télétravail jusqu'à 80%
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Une vie d'équipe stimulante (repas, activités, sorties, afterwork)
Formation
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Bac+5 ou plus en mathématiques appliquées, statistiques, science des données, informatique ou domaine connexe (Doctorat apprécié).
Expérience
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Expérience confirmée (3 ans minimum) à senior en data science, idéalement en contexte B2C.
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Expérience avérée dans la conception, le déploiement et la maintenance de modèles de machine learning en production.
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La connaissance des systèmes de localisation (GPS) et des données IMU (capteurs, télémétrie) est un atout fort.
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À l’aise dans un environnement startup/Agile, avec des cycles de développement rapides.
STACK
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Solide maîtrise du machine learning, du deep learning et de l’analyse prédictive.
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Langages & frameworks : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), SQL
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Manipulation de grandes bases de données et optimisation de pipelines de traitement (Airflow, PostGIS, DuckDB)
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GIS : analyse de données géospatiales raster (rasterio, QGIS) et vecteur (OpenStreeMap, OSMnx, Overpass)
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Connaissance en traitement du signal et filtrage (données IMU)
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Cloud : GCP et AWS (storage bucket, EC2)
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Outils de monitoring et culture de la mise en production (MLOps : versioning, monitoring, industrialisation des modèles).
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Utilisation de Claude code
Savoir-être
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Esprit analytique et rigueur.
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Curiosité et goût prononcé pour l’innovation utile.
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Proactivité et force de proposition : vous trouvez le « comment ».
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Orientation résultats : capacité à prioriser pour maximiser l’impact.
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Excellente communication pour vulgariser des concepts complexes auprès d’équipes non techniques et de partenaires externes.
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Adaptabilité et engagement dans un environnement en évolution rapide.
