Nous recrutons un(e) Lead Data Scientist qui sera l'un des maillons centraux de cette transformation : passer d'un outil qui détecte les accidents à un outil numérique qui réduit les risques routiers, en grande partie via une prévention personnalisée. Le champ des possibles est très large. Nous cherchons une personne qui comprend le WHY et le WHAT, et qui est capable d'imaginer et de construire le HOW ; puis de le prouver. Car ce poste est avant tout orienté résultats concrets : pour chacune de tes idées, tu définis les KPI de succès et mets en place les outils de tracking nécessaires pour mesurer l'impact réel. Tu continues également à garantir que nous restons à l'état de l'art sur la détection d'accident, aujourd'hui sur la moto et demain sur d'autres mobilités. Environnement technique : - Des algorithmes de détection d'accident, de reconnaissance d'activité, de cartographie, ... - Des algorithmes temps-réel intégrés à des applications mobiles natives (Kotlin, Swift) - Des datasets riches, à améliorer constamment - Code reviews, intégration continue, releases automatisées Tes missions : - Piloter la transformation « prévention » : concevoir, tester et déployer en production des solutions data/IA de prévention personnalisée pour faire baisser l'accidentologie. - Définir et instrumenter les KPI de succès : pour chaque initiative, poser les indicateurs, construire le tracking et démontrer l'impact concret. - Maintenir l'état de l'art en détection d'accident : affiner les modèles prédictifs (chutes, collisions) avec une précision accrue, sur la moto et les nouvelles mobilités. - Exploiter de nouvelles sources de données : l'application mobile reste le cœur de nos données, complétée par un objet connecté (traceur antivol) en cours de lancement. - Collaborer avec nos partenaires assureurs : travailler avec leurs actuaires pour mesurer l'impact de nos solutions sur l'accidentologie de leurs assurés. - Valoriser et vulgariser : documenter et partager les résultats, animer des conférences et événements pour faire rayonner nos pratiques. - Rejoindre l'équipe data : collaborer avec un(e) Data Scientist déjà en poste et, potentiellement, un(e) doctorant(e) (CIFRE). - Travailler en transverse : avec la direction, le produit, la technique et le marketing pour transformer la donnée en décisions stratégiques. Comme nous sommes une petite équipe tu pourras contribuer sur d'autres sujets suivant tes goûts, ton niveau d'expérience, et les priorités du moment : implémentation dans les apps mobiles ou backend, roadmap technique globale, business intelligence... Expérience - Expérience confirmée (3 ans minimum) à senior en data science, idéalement en contexte B2C. - Expérience avérée dans la conception, le déploiement et la maintenance de modèles de machine learning en production. - La connaissance des systèmes de localisation (GPS) et des données IMU (capteurs, télémétrie) est un atout fort. - À l'aise dans un environnement startup/Agile, avec des cycles de développement rapides. STACK - Solide maîtrise du machine learning, du deep learning et de l'analyse prédictive. - Langages & frameworks : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), SQL - Manipulation de grandes bases de données et optimisation de pipelines de traitement (Airflow, PostGIS, DuckDB) - GIS : analyse de données géospatiales raster (rasterio, QGIS) et vecteur (OpenStreeMap, OSMnx, Overpass) - Connaissance en traitement du signal et filtrage (données IMU) - Cloud : GCP et AWS (storage bucket, EC2) - Outils de monitoring et culture de la mise en production (MLOps : versioning, monitoring, industrialisation des modèles). - Utilisation de Claude code