Data scientist expérimenté (h/f)

Data Scientist expérimenté (H/F)

Bioceanor, start-up Sophipolitaine spécialisée dans l'analyse prédictive de la qualité de l'eau en aquaculture, ouvre un poste de Data Scientist expérimenté(e) pour accompagner sa croissance.

Bioceanor a développé le premier modèle aquacole de prédiction de la quantité d'oxygène disponible dans l'eau, 48h à l'avance. Cela permet de mieux gérer la production (de poissons, crevettes, huître, etc.) et de contribuer à un environnement plus propre.

Vous souhaitez contribuer à la révolution du secteur de l'aquaculture en permettant à nos clients d'agir durablement sur la qualité de leurs eaux ? Vous voulez rejoindre une équipe passionnée par la préservation de l'environnement ?

Rejoignez notre équipe dynamique de Data Science pour contribuer à une meilleure gestion de la qualité des eaux de demain. En tant que Data Scientist, vous jouerez un rôle essentiel dans l'amélioration de nos modèles prédictifs existants et le développement de nouveaux produits prédictifs pour l'aquaculture et l'environnement.


Responsabilités

1. Concevoir, développer et améliorer des modèles prédictifs basés sur des données environnementales et aquacoles.
2. Expérimenter et optimiser des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour l'analyse de séries temporelles.
3. Collaborer avec les équipes Software, Hardware, Biologie/Océanographie et Business Développement pour assurer l'intégration des modèles dans les solutions Bioceanor.
4. Participer à l'industrialisation des modèles et à leur déploiement en production.
5. Documenter et présenter les résultats et analyses aux différents partenaires internes et externes.


Profil recherché

1. Vous êtes autonome et force de proposition.
2. Curieux(se) et innovant(e), vous aimez explorer de nouvelles approches et solutions.
3. Vous êtes capable de gérer plusieurs projets en parallèle et de travailler en équipe dans un environnement agile.


Votre Expérience

1. +5 ans d’expérience en data science.
2. Conception et développement de modèles de prédiction de données temporelles (time-series).
3. Compétences basiques en programmation et partage de code (GitHub).
4. Anglais courant nécessaire, espagnol ou norvégien serait un plus.
5. Une des expériences supplémentaires suivantes serait un plus: aquaculture, qualité de l’eau, biologie de l’eau, océanographie, biogéochimie, hydrologie, météorologie.

Affectation possible : Valbonne, La Seyne sur mer ou Sète.

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