POSTE : Ingénieur de Recherche Dataops - Profil Docteur H/F DESCRIPTION : Contexte Le Passenger Cognition Lab conduit des travaux de modélisation scientifique sur le comportement des voyageurs afin d'optimiser les services digitaux et l'information voyageur en Île-de-France. Dans un environnement R&D exigeant, manipulant des volumes massifs de données hétérogènes, le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de construire et d'industrialiser une infrastructure de données dédiée aux études cognitives avancées. Votre rôle Vous serez le bras technique du Lab, garant de la robustesse scientifique, de la reproductibilité et de la qualité des traitements. Votre mission : transformer les besoins des chercheurs en pipelines de données fiables, documentés et exploitables. Vos missions principales Scientific Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données scientifiques (données massives, séries temporelles, logs comportementaux). Garantir l'intégrité scientifique : gestion des biais, traçabilité des transformations, qualité statistique. Structurer les environnements de calcul et d'expérimentation pour les besoins du Lab. Cloud & Infrastructure Data (AWS - Expert) Concevoir des architectures cloud performantes, reproductibles et sécurisées. Mettre en place des environnements d'expérimentation, de simulation et d'analyse de données. Conteneurisation, orchestration et automatisation (Docker, éventuels outils MLOps). Ingénierie logicielle & DataOps Implémenter des process de CI/CD adaptés aux travaux de recherche. Documenter les workflows, jeux de données, méthodologies et artefacts. Assurer la reproductibilité scientifique (versioning, packaging, traçabilité). Collaborer avec l'IT Groupe pour le portage et l'exploitation de la donnée. Documentation & Valorisation Produire une documentation scientifique et technique complète. Participer à la valorisation des résultats : guidelines, rapports techniques, briques réutilisables. Stack & Environnement technique AWS (Expert) : S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, IAM, CloudWatch, Step Functions Python (Expert) : Pandas, Polars, NumPy, PyArrow SQL (Expert) : optimisation, data modeling Conteneurisation : Docker Outils R&D, environnements reproductibles, scientific computing. mutuelle tickets restaurant PROFIL : Formation Doctorat obligatoire (Data Science, Machine Learning, Mathématiques appliquées ou équivalent). Capacité démontrée à collaborer avec des chercheurs et laboratoires scientifiques. Compétences techniques indispensables Expertise avérée en Data Engineering scientifique (7 à 9 ans). Maîtrise des stacks AWS, Python scientifique et SQL. Très forte culture DevOps / DataOps. Maîtrise de la reproductibilité, de la documentation technique et des bonnes pratiques scientifiques. Aptitudes recherchées Capacité d'interagir avec des profils chercheurs (cognition, sciences comportementales). Rigueur scientifique, fiabilité, précision et sens du détail. Autonomie forte et capacité à structurer un environnement de recherche. Communication claire & capacité à documenter pour pérenniser les travaux.