Nous recherchons pour l'un de nos clients Télécoms un(e) Data Scientist pour analyser la consommation énergétique des antennes télécom. L'objectif est de comprendre quelles fréquences (ex : 700 MHz, 1800 MHz.) consomment le plus, et de prévoir l'évolution de cette consommation dans le temps. Le ou la consultante devra utiliser des techniques de Machine Learning (ML) - c'est-à-dire des algorithmes capables d'apprendre des tendances à partir des données - et de Deep Learning (DL), une branche plus avancée du ML basée sur des réseaux de neurones, adaptée à des modèles complexes et non linéaires. A ce titre, vos principales missions seront les suivantes : - Nettoyer et structurer des données issues de différentes sources. - Créer et entraîner des modèles prédictifs avec Python (scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch). - Identifier la part de consommation liée à chaque fréquence. - Interpréter les résultats à l'aide d'outils comme SHAP ou LIME. - Fournir des livrables clairs : visualisations, scripts, documentation et recommandations. -Diplôme d'ingénieur ou Master (Bac+5 minimum) en science des données, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou discipline équivalente. -Expérience confirmée en modélisation non linéaire, notamment à travers l'utilisation de réseaux de neurones (MLP, CNN, RNN, etc.). -Maîtrise des outils standards du domaine : Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. -Expertise avérée dans le traitement et l'analyse de jeux de données complexes, incomplets ou bruités. -Compétences avancées dans l'interprétabilité des modèles, en particulier en termes d'analyse de l'importance des variables (SHAP, LIME, etc.). -Capacité à travailler en autonomie, avec rigueur, ainsi qu'à documenter et vulgariser les résultats.