Data scientist - IA Générative

Contexte

La plateforme fournit un ensemble de services applicatifs métier pour gérer l'activité des réseaux de chaleur et de froid au sein d'un grand groupe énergétique. Dans un contexte de réduction des émissions de gaz à effet de serre, de développement des énergies renouvelables et de transformation digitale des entités, le projet se positionne comme une des plateformes digitales centrales du groupe.
Nous développons un outil de prospection commerciale, pour les commerciaux et ingénieurs d’études d’exploitation de chaudières collectives et de raccordements aux réseaux de chaleur et de froid.
Cet outil est basé sur des données internes, publiques ou achetées à la maille adresse ou bâtiments et qui sont géolocalisées pour être croisées et agrégées dans notre outil de prospection.

Missions

• Enrichir notre socle de données bâtimentaire basé sur des open data, via l'intégration de données mises à jour ou de nouvelles données payantes ou issues des systèmes d’information du groupe.

• Apporter des améliorations sur les process de jointures spatiales afin d'améliorer leur qualité.

• Analyser des nouvelles sources de données afin de déterminer la pertinence de les intégrer à notre socle.

• Rédiger des spécifications fonctionnelles à partir d'algorithmes en python afin de les faire développer en .Net.

• Mettre en place des processus de traçabilité et de suivi de la qualité des données.

• Accélérer les phases de prototypage Python et de nettoyage de données via l'utilisation d'assistants de code (type GitHub Copilot).

• Exploiter les agents conversationnels (Claude, ChatGPT, Copilot) pour l'analyse de structures de données et l'aide à la rédaction de documentation technique.

• Optimiser la conversion de scripts complexes en spécifications structurées grâce aux outils de GenAI.

• Développer et entraîner des modèles de Computer Vision (type YOLO) pour l'extraction automatique de caractéristiques bâtimentaires à partir de sources d'imagerie (orthophotos, vues immersives).

• Capaciter à évaluer la précision des modèles de détection d'objets.

Compétences

• Développement en Python — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Maîtrise des agents conversationnels (Claude, Microsoft Copilot) pour l'assistance au développement Python et compréhension de code — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Travail en équipe et force de proposition — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Anglais (parlé & écrit) — avancé (5 ans < x <= 8 ans)

• Capacité et intérêt à intégrer l'IA dans son workflow quotidien pour gagner en productivité et en qualité de livraison sur des tâches répétitives — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Compétences Git et Github, gestion des commits — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Expérience de travail en équipe avec des développeurs — junior (< 3 ans)

• Maîtrise des frameworks de Computer Vision (YOLOv8/v10, OpenCV) — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Rigueur dans la documentation (wiki, commentaires) — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

• Usage de l'IA Générative pour le code (GitHub Copilot) — confirmé (3 ans < x <= 5 ans)

1. 3 à 5 ans d'expérience confirmée en développement Python
2. Maîtrise des agents conversationnels (Claude, Microsoft Copilot) pour l'assistance au développement Python et compréhension de code
3. Travail en équipe et force de proposition
4. Anglais parlé et écrit, niveau avancé (5 à 8 ans d'expérience)
5. Capacité et intérêt à intégrer l'IA dans son workflow quotidien pour améliorer productivité et qualité
6. Compétences en Git et Github, gestion des commits
7. Expérience de travail en équipe avec des développeurs, niveau junior (< 3 ans)
8. Maîtrise des frameworks de Computer Vision (YOLOv8/v10, OpenCV)
9. Rigueur dans la documentation (wiki, commentaires)
10. Usage confirmé de l'IA Générative pour le code (GitHub Copilot)