POSTE : Data Scientist H/F DESCRIPTION : Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (développeurs Front-End React, experts métier, ingénieurs data), vous intervenez sur des projets innovants liés à l'Observation de la Terre et au traitement de données scientifiques complexes. Vous contribuez à la conception, au développement et à l'industrialisation de chaînes de traitement exploitant des données spatio-temporelles à fort volume. Vos principales responsabilités: -Modélisation & analyse de données scientifiques: - Concevoir et développer des modèles d'analyse sur des données environnementales et géospatiales - Manipuler des données massives et multi-dimensionnelles (spatio-temporelles) - Mettre en oeuvre des méthodes statistiques, algorithmiques et/ou de machine learning adaptées -Traitement de données spatio-temporelles: - Structurer et optimiser des pipelines de traitement - Exploiter des formats scientifiques (NetCDF, GeoTIFF, HDF5, etc.) - Intégrer et exploiter des bibliothèques spécialisées (Pandas, Xarray, Dask, NumPy) -Industrialisation & performance: - Optimiser les performances de calcul (parallélisation, traitement distribué) - Participer à la mise en production des modèles - Contribuer à la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code -Collaboration produit & visualisation: - Travailler étroitement avec les développeurs Front-End (React / UX/UI) pour exposer et valoriser les résultats - Structurer les données pour faciliter leur visualisation dans des interfaces métiers - Participer à la conception d'API ou services d'exposition de données -Veille & innovation: - Proposer des approches innovantes adaptées aux problématiques environnementales - Assurer une veille scientifique et technologique sur les méthodes de traitement de données géospatiales PROFIL : - Formation en data science, mathématiques appliquées, informatique scientifique, géomatique ou domaine équivalent - Expérience significative en traitement de données scientifiques ou environnementales - Expérience sur des projets impliquant des données spatio-temporelles fortement appréciée - Excellente maîtrise de Python - Très bonne connaissance des bibliothèques scientifiques : Pandas, NumPy, Xarray, Dask - Bonne maîtrise des méthodes statistiques et algorithmiques - Expérience en machine learning (scikit-learn, PyTorch ou équivalent) - Connaissance des outils et formats géospatiaux (GDAL, RasterIO, QGIS, etc.) - Compréhension des chaînes de traitement liées à l'Observation de la Terre (EO) - Expérience en traitement distribué ou calcul haute performance - Connaissance des environnements cloud ou conteneurisés - Expérience dans l'exposition de services de données (API, microservices) - Capacité à travailler en interaction avec des équipes produit et UX - Solide niveau en algorithmie et structuration de code - Sensibilité aux bonnes pratiques (tests, documentation, reproductibilité) - Esprit analytique et rigueur scientifique - Autonomie, curiosité et goût pour les problématiques environnementales - Anglais courant obligatoire