Ingénieur ou ingénieure Data Science - Maintenance prédictive ferroviaire (H/F)

En tant qu'ingénieur / ingénieure Data Science - Asset Management & Maintenance prédictive, vous contribuez au développement d'études et d'outils dédiés au suivi technique et à la gestion des actifs ferroviaires.Modélisation statistique et analyse de données * Recueillir, comprendre et challenger les besoins des équipes métier en fonction des données disponibles. * Réaliser des croisements complexes de données issues de différentes sources. * Identifier les méthodes de modélisation les plus adaptées aux problématiques étudiées. * Assurer une veille scientifique et technique afin de proposer des approches pertinentes et innovantes. * Développer des modèles robustes et interprétables en matière de fiabilité, vieillissement des actifs, séries temporelles ou machine learning. * Présenter et expliquer les méthodes retenues ainsi que les résultats obtenus de manière claire et rigoureuse. * Produire des livrables de qualité pouvant prendre la forme d'un MVP, d'un rapport d'expertise ou d'une publication scientifique.Développement d'indicateurs et de solutions de visualisation * Recueillir les besoins des interlocuteurs métier. * Comprendre les systèmes d'information, les filières de données et l'architecture data de l'entreprise. * Concevoir des indicateurs pertinents à partir de croisements de données complexes. * Développer des tableaux de bord simples d'utilisation et orientés aide à la décision. * Collaborer avec le développeur front de l'équipe afin de proposer des visualisations ergonomiques. * Automatiser les chaînes de traitement, depuis la collecte des données jusqu'à la mise à jour des tableaux de bord, afin de favoriser leur industrialisation.Activités transverses * Produire un code conforme aux bonnes pratiques de l'équipe. * Travailler en mode collaboratif avec gestion de versions sous Git. * Documenter les développements et analyses réalisés afin de faciliter leur appropriation. * Participer aux projets selon une organisation agile et contribuer au respect des objectifs de sprint. * Solliciter les expertises internes en cas de besoin et partager vos connaissances avec l'équipe. * Participer à des groupes de travail et à des projets de recherche européens consacrés à la modélisation du cycle de vie des actifs ferroviaires.À travers ces missions, vous contribuez à l'amélioration de la performance des actifs, au développement de la maintenance prédictive et à l'exploitation de la donnée au service de la décision.Profil recherché :Rejoignez nous si vous êtes titulaire d'un Diplôme Bac+5 d'école d'ingénieur ou Master en mathématiques appliquées, statistiques, data science ou domaine équivalent. * Une expérience de 2 à 3 ans sur un poste similaire est appréciée.Compétences techniques * Maîtrise de Python et des bibliothèques de data science (Pandas, Scikit-Learn, Statsmodels ou équivalents). * Bonne maîtrise de SQL et des systèmes de gestion de bases de données. * Connaissance des environnements cloud et des outils de traitement de données tels que PySpark ou Databricks appréciée. * Maîtrise des méthodes de modélisation statistique appliquées aux données temporelles. * Connaissance des modèles de durée, de fiabilité et de vieillissement des actifs. * Capacité à modéliser des données censurées et des processus de comptage. * Maîtrise des méthodes de prévision et d'analyse de séries temporelles : ARMA, ARIMA, lissage, régression, Random Forest, XGBoost. * Connaissance des approches avancées de prédiction de séquences telles que LSTM ou Transformers. * Capacité à produire des rapports automatisés et des outils de restitution des résultats. * Une expérience en analyse de données appliquée à la fiabilité industrielle ou à la gestion d'actifs industriels constitue un atout. * Une expérience dans le développement d'outils visuels d'aide