Data Scientist confirmé - Freelance
Localisation : Lyon (hybride)
Démarrage : 01/01/2027
Présence sur site : mercredi (semaines impaires), jeudi et vendredi
Expérience : 4 ans minimum
Contexte
Vous rejoignez un grand acteur de la distribution d'électricité en France, au sein de son pôle SI. Ce groupe multi-produits réalise des études et des produits data innovants sur des sujets comme la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau.
Vous intégrerez une équipe de 10 personnes dédiée aux études Mobilité Électrique. Elle réalise des études prospectives sur les Infrastructures de Recharge pour Véhicules Électriques (IRVE) afin d'anticiper l'impact de la mobilité électrique sur le réseau de distribution.
Missions
Ces études couvrent :
les véhicules légers : recharge en itinérance, recharge rapide en station-service et dans les zones d'intérêt ;
les poids lourds : recharge en itinérance et en entrepôt/dépôt.
À ce titre, vos missions seront les suivantes :
concevoir et mettre en œuvre des modèles statistiques et de machine learning pour quantifier les puissances et volumes de recharge attendus ;
appuyer le pilotage des études, notamment la définition de la stratégie, le chiffrage et la priorisation ;
valoriser et communiquer les résultats, en particulier auprès de la Direction Technique, qui s'en sert pour alimenter les études réseau et identifier les besoins de renforcement des infrastructures électriques ;
travailler en environnement Agile au sein d'une équipe pluridisciplinaire.
Profil recherché
Impératifs
Maîtrise avérée des méthodes de data science (modélisation statistique, machine learning…)
Au moins 3 ans d'expérience dans l'appui au pilotage d'études (stratégie, chiffrage, priorisation)
Maîtrise de Python (pandas/polars, scikit-learn), des bases de données PostgreSQL et Teradata, de Git et GitLab CI/CD, avec une bonne familiarité avec Spark
Expériences attendues
Expérience en data science
Expérience sur des projets data en environnement Agile
Expérience en valorisation et communication des données
Stack technique
Python (3 ans minimum)
SQL / PostgreSQL (3 ans minimum)
Spark / Hadoop (3 ans minimum)
Teradata
Power BI
Git, GitLab CI, Bitbucket, Jira
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