Descriptif du poste: Nous recherchons un Data Scientist spécialisé en environnement pour soutenir notre mission. Dans ce rôle, vous effectuerez des analyses de données et développerez des modèles pour soutenir notre travail. Voici quelques exemples : * Identifier les usages des sols et cartographier les habitats à partir de données multisources (satellites, drones, lidar), en détectant les changements liés aux activités humaines ou naturelles. * Analyser la connectivité écologique des paysages (corridors, fragmentation, continuité des habitats) afin d'évaluer les dynamiques spatiales de la biodiversité. * Construire des modèles de biodiversité basés sur l'analyse des habitats et des espèces. * Exploiter des modèles de langage (LLM) pour automatiser et enrichir certaines analyses, notamment l'interprétation de données, la structuration de connaissances écologiques et l'assistance aux workflows. * Optimiser les pipelines de machine learning et les pratiques de MLOps (déploiement, monitoring, performance, coûts). * Créer du code pour la collecte de données, le nettoyage, la création de fonctionnalités et le stockage. En plus de ce travail principal, vous contribuerez également à diverses tâches informatiques. Nous avons une application mobile et web fonctionnant sur une infrastructure cloud et un ensemble d'API. Nous sommes une petite équipe, donc nous mettons tous la main à la pâte selon les besoins. Notre environnement informatique est un mélange de Python, Dart et NodeJS fonctionnant sur les infrastructures Amazon et Google. Profil recherché: Ce que nous recherchons chez vous : * Doctorat ou Master avec une spécialisation en apprentissage automatique * 2+ années d'expérience en apprentissage automatique dans des applications réelles * Fort intérêt pour l'écologie et volonté d'investir dans la construction de connaissances dans ce domaine * Expérience démontrée dans la construction de pipelines de données * Expérience démontrée dans la construction de modèles et l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique * Bonne compréhension des statistiques * Bonne compréhension des principes informatiques * Capacité à travailler avec une autonomie substantielle * Bon communicant et collaborateur * Capacité à communiquer en français et en anglais au niveau B2 ou supérieur