Expert Data Scientist Industriel – Machine Learning & Root Cause Analysis (H/F)

🙌🔽 Vous aurez notamment pour missions : 🔽🙌

🔹 Auditer les études Data Science et les workflows Machine Learning existants

🔹 Analyser de manière critique les méthodologies, hypothèses, variables et choix de modélisation retenus

🔹 Reproduire les traitements existants afin de vérifier la robustesse et la reproductibilité des résultats

🔹 Challenger les performances des modèles développés par les équipes Data Science internes

🔹 Identifier les éventuels biais, limites méthodologiques, phénomènes de surapprentissage ou problèmes de qualité des données

🔹 Réaliser des analyses de Root Cause Analysis appliquées aux procédés et défauts industriels

🔹 Identifier les variables et phénomènes contribuant réellement aux anomalies ou aux dégradations observées

🔹 Mettre en œuvre des méthodes statistiques avancées permettant de distinguer corrélation, causalité potentielle et facteurs explicatifs

🔹 Améliorer l’interprétabilité des modèles à l’aide de méthodes telles que SHAP, Feature Importance ou Explainability

🔹 Tester et benchmarker les modèles existants et, si nécessaire, prototyper des approches alternatives en Python

🔹 Travailler sur des données de production, données temporelles et datasets industriels volumineux

🔹 Identifier les opportunités d’amélioration des performances des modèles et des procédés industriels

🔹 Produire un rapport d’audit critique et argumenté, intégrant constats, limites, recommandations et pistes d’amélioration

🔹 Présenter et défendre vos conclusions auprès des équipes Data Science, des experts métiers et des parties prenantes du projet

⚙️ Les compétences attendues sont les suivantes :

✔️ Formation Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées, Statistiques ou Informatique

✔️ Expérience senior confirmée en Data Science et Machine Learning, avec une forte capacité à intervenir en expertise et en autonomie

✔️ Expérience significative dans l’audit, la revue critique ou la validation de modèles Machine Learning développés par d’autres équipes

✔️ Expérience démontrée sur des problématiques de Root Cause Analysis appliquées à des environnements industriels ou à des procédés de production

✔️ Capacité à challenger scientifiquement des travaux réalisés par des Data Scientists expérimentés

✔️ Excellente maîtrise de Python

✔️ Très bonne maîtrise de scikit-learn, XGBoost et des principales bibliothèques de Data Science

✔️ Solides connaissances en statistiques appliquées, validation de modèles, Feature Engineering et Exploratory Data Analysis (EDA)

✔️ Maîtrise des méthodes d’interprétabilité des modèles : SHAP, Feature Importance ou équivalent

✔️ Expérience sur des séries temporelles, données de production et jeux de données volumineux

✔️ Capacité à analyser les causes explicatives d’un phénomène industriel au-delà de la simple corrélation statistique

✔️ Excellentes capacités de synthèse et de rédaction afin de produire des rapports d’expertise structurés et argumentés

Compétences appréciées

👉 Une expérience dans l’optimisation de procédés industriels, l’analyse de défauts, la qualité industrielle ou la maintenance prédictive sera fortement valorisée.

👉 Une expérience dans l’industrie lourde, métallurgique, sidérurgique ou manufacturière constituera un véritable plus.

👉 La connaissance de Spark, Jupyter Notebook et du format Parquet sera appréciée.

👉 Une expérience de méthodes avancées de causalité, statistiques multivariées ou détection d’anomalies constituera également un atout.

⚡ Esprit critique, autonomie, rigueur scientifique, capacité à challenger l’existant, curiosité technique et excellente communication seront indispensables pour réussir cette mission.

☑️ Tous nos postes sont ouverts aux personnes possédant le statut RQTH.

📍 Localisation : Fos-sur-Mer

💼 CDI : 50 - 75 K€ Brut/an

Freelance : TJ 600 – 800 € HT/jour selon expertise

🎯 Référence : 260803_DATAINDUS_13

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