Rejoindre le CSTB, c'est rejoindre une communauté composée de plus de 1000 collaborateurs experts au service de ses clients, de ses partenaires et de l'intérêt général avec pour ambition d'anticiper les bâtiments et la ville de demain, pour améliorer la qualité de vie des usagers. Nos activités clés sont axées autour de la recherche, de l'expertise, de l'évaluation, de la certification, des essais et de la diffusion de connaissances. Depuis 1947, nous accompagnons les acteurs dans l'innovation et la progression de la qualité et de la performance des produits, ouvrages, systèmes et services. Rejoindre le CSTB, c'est également rejoindre un employeur engagé, signataire de la Charte de la diversité, qui valorise le travail de chacun et qui s'engage en faveur de l'égalité professionnelle et de l'intégration des travailleurs handicapés. Grâce à ces actions, nous sommes classés parmi les 500 meilleurs employeurs de France d'après la revue économique Capital. Alors, prêt(e) à rejoindre l'aventure CSTB ? La Direction Direction Énergie Environnement du CSTB recherche un(e) Data scientist et analyst confirmé en CDI. Au sein de la Direction Énergie Environnement, vous rejoignez l'équipe IDPB en charge du développement de la Base de Données Nationale des Bâtiments (BDNB), de GoRénove et des futurs produits de données associés. L'équipe (-15 personnes) couvre l'ensemble de la chaîne : acquisition, pipelines massifs, orchestration, machine learning... Vous contribuez à transformer des données complexes en connaissances actionnables afin d'accompagner les politiques publiques, les acteurs de la rénovation énergétique et les professionnels du bâtiment. À l'interface entre les équipes métier, produit et techniques, vous développez des analyses avancées, concevez des modèles prédictifs et participez à la création de nouveaux produits de données. Vos principales missions seront les suivantes : Analyse et exploitation des données : Réaliser des études et analyses sur des jeux de données massifs et hétérogènes pour des besoins clients. Produire des indicateurs, tableaux de bord et livrables d'aide à la décision. Construire et maintenir des datasets. Contrôler la qualité et la cohérence des données exploitées. Identifier des opportunités de valorisation des données. Conception de modèles de données : Comprendre les besoins métiers et identifier les outils pertinents. Concevoir des modèles permettant d'estimer ou de prédire des caractéristiques. Développer des algorithmes statistiques ou de machine learning. Évaluer et comparer les performances des modèles. Documenter les hypothèses, méthodes et résultats. Garantir la robustesse scientifique et la reproductibilité des travaux. Développement de produits de données : Participer à la conception de nouveaux services utilisant les données. Collaborer avec les Product Owners pour transformer les besoins utilisateurs en solutions concrètes. Contribuer à l'industrialisation des traitements et modèles. Valorisation et accompagnement métier : Présenter les résultats à des publics techniques et non techniques. Rédaction d'articles. Accompagner les équipes et clients dans l'exploitation des données. Contribuer à la diffusion d'une culture data.