Data Scientist Statisticien F/H

Contexte :
Dans le cadre du développement des activités Data & Intelligence Artificielle de la Direction Technique de Safran Aircraft Engines, le département Data, IA et Développement Logiciel renforce son datalab par le recrutement d'un Data Scientist spécialisé en statistiques et modélisation mathématique.

Le poste vise à renforcer les capacités d'analyse statistique, de modélisation mathématique et de valorisation des données issues des activités de conception et d'ingénierie. Une attention particulière sera portée à la robustesse méthodologique des analyses, à la validité des conclusions tirées des données et à l'accompagnement des équipes métier dans leurs prises de décision.

Missions :

• Réaliser des analyses statistiques exploratoires, descriptives et inférentielles sur des données industrielles complexes.

• Développer et mettre en œuvre des modèles statistiques, probabilistes et de machine learning adaptés aux problématiques des bureaux d'études.

• Identifier les facteurs influents, caractériser les phénomènes observés et produire des analyses permettant d'éclairer les décisions techniques.

• Garantir la validité scientifique des résultats en s'assurant de l'adéquation des méthodes employées et du respect de leurs hypothèses d'application.

• Conseiller les équipes projet dans le choix des approches statistiques et data science les plus pertinentes en fonction du contexte et des données disponibles.

• Contribuer à la définition, à la diffusion et à l'amélioration continue des standards, méthodes et bonnes pratiques d'analyse de données au sein de la Direction Technique.

• Participer à la montée en compétence des équipes sur les sujets de statistiques appliquées, modélisation et data science.

• Formation supérieure (Bac+5 minimum) en statistiques, mathématiques appliquées, data science ou discipline équivalente.

• Solides connaissances théoriques et pratiques en statistiques appliquées.

• Maîtrise des méthodes statistiques univariées et multivariées : tests d'hypothèses, ANOVA, régression, analyses factorielles, classification, corrélations, méthodes de réduction de dimension.

• Bonne maîtrise des principes d'inférence statistique : estimation, intervalles de confiance, puissance statistique, taille d'échantillon, représentativité des données, validation des hypothèses.

• Capacité à sélectionner la méthode adaptée en fonction du contexte, des données disponibles et des limites des jeux de données.

• Expérience dans l'analyse et l'exploitation de jeux de données de taille limitée, avec une approche critique de la robustesse des résultats.

• Bonne connaissance des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé et de leurs domaines d'application.

• Maîtrise de Python et des bibliothèques scientifiques associées (NumPy, SciPy, Pandas, Statsmodels, Scikit-learn, PyTorch).

• Capacité à expliquer clairement des résultats statistiques à des interlocuteurs non spécialistes.

• Rigueur scientifique, esprit critique, autonomie et aptitude à travailler en interaction avec des experts métiers.

Une solide culture statistique et mathématique est requise ; la maîtrise des fondamentaux de l'analyse de données et de l'inférence statistique est considérée comme essentielle pour le poste.
Une expérience en environnement industriel, aéronautique ou ingénierie est un atout