Description du poste : En postulant à cette offre vous aurez l'opportunité de rejoindre une jeune entreprise technologique en forte croissance et désormais rentable, éditrice d'une solution logicielle SaaS d'optimisation de la production industrielle en temps réel grâce à l'IA. Présente auprès de grands comptes industriels (luxe, aéronautique, agroalimentaire), cette structure innovante fait monter son équipe technique en séniorité pour accompagner le développement de ses produits phares. Vos missions si vous les acceptez Auprès de l'équipe Data & Engineering, vous jouez un rôle clé de builder à la jonction entre la R&D, l'équipe produit et le déploiement terrain. Votre objectif principal est d'accélérer l'industrialisation des algorithmes et d'assurer le succès des projets clients à fort enjeu.***Accélérer le time-to-value des POCs : débloquer rapidement les équipes de déploiement terrain sur des sujets data complexes (analyse de datasets, tests d'hypothèses, modèles d'optimisation ou de simulation) et raccourcir les phases d'évaluation de valeur.***Industrialiser les modèles R&D : transformer les prototypes et modèles issus de la R&D en briques logicielles prêtes pour la production (code propre, tests, monitoring, performance, documentation) intégrables dans le produit.***Fiabiliser les pipelines de données : garantir la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des flux de données nécessaires au déploiement des solutions chez les clients.***Créer des briques techniques réutilisables : concevoir et industrialiser des librairies, templates, simulateurs et validateurs internes pour réduire le coût marginal des futurs déploiements.***Garantir l'excellence technique : maintenir des standards élevés de qualité de code en intégrant notamment des tests unitaires (couverture cible > 80 %) et une documentation claire.***Partager le savoir et documenter : formaliser les analyses et les modules développés afin de les rendre facilement exploitables par les équipes d'ingénierie et de déploiement. Description du profil : Et vous Formation : diplôme issu d'une grande école d'ingénieurs ou de commerce, avec un parcours orienté mathématiques appliquées (type prépa MP). Un PhD / Doctorat constitue un véritable atout.***Expérience : au moins 6 ans d'expérience professionnelle. Un parcours diversifié multi-entreprises est fortement privilégié afin d'apporter du recul technique.***Compétences techniques Maîtrise avancée du développement Python et de la Data Science Compétences solides en Software Engineering, Machine Learning, optimisation et industrialisation/mise en production Aisance en Data Engineering et notions fondamentales en DevOps Une première expérience ou sensibilité aux problématiques de Reinforcement Learning est un plus très apprécié.***Langues : Anglais courant impératif (environnement international Savoir-être : posture de « builder », pragmatisme, esprit d'initiative, capacité à vulgariser des concepts complexes et discernement dans les choix d'architecture (savoir privilégier la simplicité quand nécessaire).