Scientifique des données IoT

Nous recherchons un analyste/scientifique des données très motivé pour rejoindre notre équipe IoT Lab, contribuant au développement de BOBST Connect, notre plateforme numérique tout-en-un conçue pour améliorer la productivité de l'emballage.

BOBST Connect rassemble données et services numériques dans une plateforme cloud entièrement connectée, intégrant les connaissances et l'expertise des machines BOBST pour permettre une visibilité et une orchestration de bout en bout du processus de production.

Dans le cadre de notre organisation agile, vous contribuerez au développement de ce produit innovant et en constante évolution qui sert nos clients dans le monde entier.

Votre rôleDans ce poste, vous collaborerez étroitement avec les parties prenantes commerciales, la gestion des produits IoT, les équipes de développement et d'autres scientifiques des données pour définir de nouveaux produits, services et outils basés sur les données et l'apprentissage automatique.

Vous développerez des modèles de données, des algorithmes et des analyses statistiques pour extraire des informations significatives à partir de jeux de données volumineux et complexes, et soutiendrez les équipes dans les tâches opérationnelles liées aux données.

Veuillez noter : il s'agit d'un rôle pratique, impliquant un traitement intensif des données. Si vous recherchez un poste de gestion ou de supervision, cette opportunité ne vous conviendra pas, car nos équipes fonctionnent dans une structure plate et très collaborative.

Principales responsabilités

• Concevoir, développer et déployer des solutions basées sur les données pour relever divers défis commerciaux (par exemple, maintenance prédictive, analyse du cycle de vie des équipements, etc.).
• Traduire les exigences du propriétaire du produit en informations exploitables et recommandations.
• Construire et optimiser des modèles de données, des algorithmes et des analyses statistiques pour extraire et interpréter les tendances clés.
• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données et des entrepôts de données pour soutenir les besoins analytiques et de reporting.
• Développer et maintenir des tableaux de bord et des visualisations pour communiquer efficacement les informations aux parties prenantes.
• (Pour les candidats plus expérimentés) Soutenir les développeurs en partageant les meilleures pratiques en analyse de données, modélisation et visualisation.
• Se tenir informé des technologies émergentes en science des données, apprentissage automatique et IA, et les appliquer de manière pragmatique aux problèmes commerciaux.

Compétences techniques

• Maîtrise des langages de programmation (idéalement Python), avec expérience des bibliothèques de manipulation et d'analyse de données telles que Pandas et NumPy.
• Connaissance des techniques d'apprentissage automatique telles que la régression, la classification et l'apprentissage profond.
• Expérience avec des outils de visualisation de données tels que Tableau, Power BI ou des bibliothèques standards (par exemple, Plotly, D3.js).
• Grande capacité à communiquer clairement des résultats complexes à des publics non techniques.

Qualifications préférées

• Exposition aux technologies big data telles que Hadoop, Spark ou Hive (une expérience avec Databricks est un atout majeur).
• Familiarité avec les environnements cloud, idéalement Microsoft Azure.
• Compréhension des méthodologies Agile/Scrum et utilisation d'Azure DevOps.

Qualités personnelles

• Passion authentique pour les données, avec une attitude proactive et capacité à livrer de manière autonome des résultats tangibles et à valeur ajoutée.
• Excellentes compétences en communication, écrite et orale, pour interagir efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques, y compris des cadres très supérieurs.
• Solides compétences analytiques et esprit critique pour identifier des motifs et des informations dans de grands ensembles de données.
• Grande attention aux détails et capacité à assurer l'exactitude et l'exhaustivité des données, tout en gardant les solutions aussi simples et robustes que possible.
• Fortes compétences en collaboration et capacité à travailler dans un environnement agile, y compris la gestion des priorités et la production de rapports réguliers sur les tâches en cours.
• Esprit d'apprentissage continu, se tenant à jour des dernières avancées en science des données et apprentissage automatique.
• Capacité à penser de manière créative pour développer des solutions innovantes à des problèmes commerciaux complexes.

Formation et langues

• Licence en informatique, science des données ou domaine connexe (Master ou doctorat un plus).
• Maîtrise professionnelle complète de l'anglais ; le français est un atout.

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