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Data Scientist (H/F)
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CPAM DU BAS-RHIN —Strasbourg (67)
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Data Analyst Confirmé (H/F)
Extia —Strasbourg (67)
- De 30 000 € à 40 000 € par an
- Master
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De Dietrich —Schiltigheim (67)
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CPAM DU BAS-RHIN —Strasbourg (67)
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Data Analyst H/F
Dominique Dutscher —Bernolsheim (67)
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Consultant Senior Data Scientist IA & GenAI (H/F) - Strasbourg
Sopra Steria Next —Strasbourg (67)
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Analyste Développeur Mainframe COBOL – Flux de Données & Échanges Partenaires (H/F)
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Détails de l'emploi

CDI
De 40 000 € à 50 000 € par an

Qualifications

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Power BI
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Ingénierie
Spark
NumPy
R
Git
Anglais
Google Cloud Platform
Tableau
Master
Pandas
Python
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Description complète du poste

À propos de nous

Chez Astridsen, nous sommes un collectif d'entrepreneurs, convaincu par un modèle de société d'ingénierie prônant l'expertise et l'accomplissement de chacun dans son environnement. Astridsen est une société de conseil en ingénierie spécialisée dans les secteurs à forte technicité : énergie, industrie, défense, infrastructures et procédés complexes. Nous accompagnons nos clients sur toutes les étapes de leurs projets.

Mission

Mission

Dans le cadre du développement de notre offre data, nous renforçons notre équipe avec un Consultant Data Scientist basé à Strasbourg. Vous intervenez chez nos clients grands comptes des secteurs de l'énergie, de l'industrie et des infrastructures, sur des sujets où la donnée devient un véritable levier de performance industrielle : optimisation de procédés, maintenance prédictive, qualité, pilotage de la production, aide à la décision.

Vous rejoignez une structure à taille humaine où votre voix compte, et où la diversité des missions vous permet d'élargir en continu votre terrain de jeu technique et sectoriel.

Votre rôle

Cadrer le besoin avec les équipes métiers. Vous allez chercher le problème derrière la demande. Vous animez les ateliers de cadrage avec les ingénieurs, exploitants et responsables métiers, traduisez leurs enjeux en problématiques data exploitables, et définissez avec eux les critères de succès de la démarche.

Explorer et valoriser la donnée. Vous récupérez, fiabilisez et analysez les données industrielles et identifiez ce qui est réellement exploitable.

Concevoir et industrialiser les modèles. Vous développez les modèles statistiques et d'apprentissage adaptés au besoin. Vous soignez la robustesse, la reproductibilité et le passage à l'échelle de vos travaux.

Restituer et embarquer. Vous construisez les livrables qui rendent vos résultats actionnables : visualisations, tableaux de bord, notes de synthèse. Vous présentez votre démarche à des interlocuteurs métiers, expliquez ce que le modèle fait et ne fait pas, et créez la confiance nécessaire à son adoption.

Contribuer à notre expertise collective. Vous participez à la structuration de notre savoir-faire data : partage de retours d'expérience, animation d'ateliers internes, capitalisation méthodologique et contribution aux réponses aux appels d'offres.

Profil

Profil

Formation : Bac +5, école d'ingénieur ou master universitaire en data science, statistiques, mathématiques appliquées, informatique ou discipline scientifique équivalente.
Expérience : 3 à 6 ans en data science.
Compétences techniques :
- Python et son écosystème data (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL
- Solides fondamentaux en statistiques et en machine learning : compréhension des méthodes, de leurs hypothèses et de leurs limites
- Analyse de séries temporelles, détection d'anomalies, modélisation prédictive
- Restitution et visualisation : Power BI, Tableau, Dash, Streamlit ou équivalent
- Bonnes pratiques de développement : Git, environnements versionnés, code lisible et testé
- Appréciés : environnements cloud (Azure, AWS, GCP), Spark, MLOps, deep learning, R ou MATLAB
Langues : français courant, anglais technique à l'écrit et à l'oral (documentation, échanges avec des équipes internationales).
Softskills :
- Vous savez vulgariser votre approche et faites preuve de pédagogie
- Vous êtes autonome et à l'aise dans des contextes évolutifs
- Vous avez le goût du collectif et l'envie de faire grandir une expertise avec les autres

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