Descriptif du poste: L'entreprise et le contexte : Nous accompagnons une entité dédiée à l'innovation et à la transformation industrielle d'un grand groupe coopératif français, fortement ancré dans son territoire, qui accélère aujourd'hui le déploiement de solutions Industrie 4.0 et IA appliquée au terrain. Vous rejoignez un environnement où la data crée un impact concret sur le terrain : aider les éleveurs à mieux décider, anticiper les risques, comprendre les causes profondes des écarts de performance et transmettre l'expertise aux nouvelles générations. Le poste s'inscrit dans une démarche ambitieuse de jumeau numérique d'élevage, mêlant innovation, responsabilité sociétale et science appliquée. Le poste : En tant qu'Ingénieur·e Data Science, vous rejoignez une Factory dédiée à l'IA et au Machine Learning, et vous prenez en charge l'ensemble de la chaîne de valeur data, de l'exploration à l'intégration produit. Vous prendrez part à une vraie démarche de transformation numérique, et vous construirez des outils qui auront un réel impact sur l'activité terrain de plusieurs milliers d'agriculteurs et d'éleveurs locaux. Vos missions principales :   * Exploiter des données historiques et longitudinales issues d'un logiciel métier et d'un data lake, * Analyser l'évolution des performances d'exploitations dans le temps (production, santé, reproduction, rentabilité), * Détecter et prédire les baisses de performance, en intégrant des variables retardées et des facteurs cumulés, * Identifier les déterminants causaux (et non uniquement corrélatifs) grâce à des approches d'inférence causale, * Comparer les trajectoires inter-exploitations afin de faire émerger des références de bonnes pratiques transférables, * Concevoir des modèles exploitables et explicables pour alimenter des outils d'aide à la décision à destination des éleveurs et des conseillers, * Travailler en lien étroit avec des profils pluridisciplinaires (data scientists, ingénieurs logiciels, agronomes, PO, MLOps), etc.   Profil recherché: Ce que vous apportez : Vous vous situez à l'interface entre la recherche et le développement, avec une vraie appétence pour la compréhension fine de la donnée et des systèmes complexes. Formation & expérience   * Diplôme d'ingénieur agro ou Doctorat en statistiques, data science, machine learning ou discipline connexe * Une première expérience (stage, thèse ou poste) en analyse causale et séries temporelles retardées est indispensable * Une sensibilité à la science du vivant ou aux systèmes réels complexes est fortement appréciée (sans nécessité d'expertise métier préalable) Compétences techniques:     * Analyse causale & explicabilité : forêts causales (y compris retardées), tests de Granger, DAG, contrôle des confondants, LIME, SHAP * Modélisation statistique & ML : régressions linéaires/logistiques, random forests, causal forests, modèles prédictifs et prescriptifs * Séries temporelles : modélisation longitudinale, variables retardées, effets cumulés dépendants du temps * Écosystème Python : scikit-learn, statsmodels, bibliothèques de causalité (DoWhy, EconML ou équivalents), frameworks deep learning (PyTorch / TensorFlow - ou équivalents) Soft skills     * Goût pour l'analyse en profondeur et les sujets complexes * Curiosité scientifique et sens de l'impact concret * Capacité à vulgariser des résultats avancés pour des utilisateurs non data * Envie de s'investir sur un projet de long terme, porteur de sens   Conditions de travail :     * Salaire cible : 50K€ sur 13 mois, voire un peu plus selon profil * Localisation : Rennes centre, facilement accessible en transports en commun * Télétravail possible 2 jours par semaine * Des déplacements ponctuels à la maison mère en Bretagne (frais de déplacement pris en charge) * Tickets restaurant Les « + » du poste :     * Des projets concrets, de la modélisation à l'industrialisation * Bénéficier d'un environnement stimulant où innovation rime avec recherche appliquée et impact * Prendre part à une forte démarche d'innovation concrète, aux côtés d'experts * Porter un projet qui aura un fort impact territorial et sociétal, qui sera utile pour plusieurs milliers de personne sur le terrain Le process de recrutement :     * Traitement de la candidature et RDV avec Nicolas d'Externatic * Entretien avec le directeur Innovation et le responsable Digital Factory