Data Scientist (CDI) F/H

Dalkia fait de l’IA un pilier de sa stratégie 2030. Face à la révolution de l'IA agentique, rejoignez nos équipes internes pour agir directement au cœur de la transition énergétique.

En tant que Data Scientist, vous concevrez les briques algorithmiques et mathématiques de demain.

Exploration et Modélisation (Build) :

• Traiter et analyser les données (SQL, Python) en lien avec les métiers, avec une solide rigueur statistique.
• Concevoir des modèles de Machine Learning, Deep Learning et d'optimisation sous contraintes (prédiction de consommation, pilotage énergétique).
• Développer et orchestrer des agents IA autonomes (planification, raisonnement) pour automatiser des décisions complexes de décarbonation.
• Sélectionner les approches mathématiques les plus robustes et explicables (éviter l'effet boîte noire).

Industrialisation et MLOps (Run) :

• Industrialiser le code (au-delà du Notebook) pour le rendre scalable sur le Cloud (AWS/GCP).
• Contribuer aux pipelines de CI/CD, de conteneurisation et d'orchestration des flux de données pour les agents.
• Assurer le monitoring en production, le suivi de la dérive (drift) et le tracking des agents (LLMOps/AgentOps).

Accompagnement et Valorisation :

• Restituer les résultats (DataViz) pour rendre les modèles et agents intelligibles par les équipes opérationnelles.
• Assurer la veille technologique sur l'IA générative, les Transformers et les frameworks agentiques (LangChain, CrewAI...).

Formation & Expérience :

Diplôme d'Ingénieur ou Master 2 en Intelligence Artificielle, Data ou Mathématiques Appliquées. Une première expérience dans le domaine sera exigée (première expérience professionnelle, stages, alternance…) et une connaissance du monde de l'énergie est un plus.

Compétences Techniques Impératives :

Posséder des connaissances solides en Data Science (Python, SQL) et en Intelligence Artificielle
Avoir déjà pratiqué des cas d'usage de Machine Learning
Être familier(ère) avec les environnements Cloud (AWS, GCP)

Qualités Personnelles :

Autonomie, rigueur et sens de l'organisation.
Capacité d'analyse et de résolution de problèmes techniques complexes.
Goût pour le travail en équipe et l'innovation technologique.

Formation & Expérience :

Diplôme d'Ingénieur ou Master 2 en Intelligence Artificielle, Data ou Mathématiques Appliquées. Une première expérience dans le domaine sera exigée (première expérience professionnelle, stages, alternance…) et une connaissance du monde de l'énergie est un plus.

Compétences Techniques Impératives :

Posséder des connaissances solides en Data Science (Python, SQL) et en Intelligence Artificielle
Avoir déjà pratiqué des cas d'usage de Machine Learning
Être familier(ère) avec les environnements Cloud (AWS, GCP)

Qualités Personnelles :

Autonomie, rigueur et sens de l'organisation.
Capacité d'analyse et de résolution de problèmes techniques complexes.
Goût pour le travail en équipe et l'innovation technologique.