Data Scientist - Python - Automobile - les Ulis 42Nsh H/F - 75

Innover ensemble pour concevoir notre futur.

ECM est la filiale Ingénierie et Conseil en Technologies du groupe CRIT.
Depuis 50 ans, ECM accompagne les majors des industries aéronautique, automobile, défense, navale, ferroviaire et énergie.
Nous nous engageons dans chaque étape de réalisation des projets, depuis les phases avancées et le développement jusqu'à l'industrialisation et le maintien en condition opérationnelle.
Entreprise à taille humaine, véritable partenaire, nous mettons notre expérience et notre expertise avec agilité au service de nos clients.
ECM valorise ses équipes en leur proposant des projets stimulants et porteurs d'innovation.
Nos collaborateurs sont les ambassadeurs de la raison d'être de notre entreprise : l'expertise et l'humain au service des défis de demain.Dans le cadre du développement de nos activités automobiles, nous recherchons un.e data scientist qui interviendra sur le développement, la validation et la certification de nos différents véhicules. Vous aurez en charge le traitement :

- Des données temporelles de roulage contenues dans nos Datalake et serveurs,
- Des données agrégées de nos clients remontées par connectivité des véhicules,
- Des informations d'incidentologie remontées par le réseau,
- De données environnementales ou d'usages clients que l'on peut trouver sur différents sites.

Ces traitements seront réalisés dans le cadre des activités suivantes :

- Entrainer et mettre à disposition des modèles de machine learning permettant de déterminer des conditions environnementales de roulage (comme de l'exposition à des températures, du taux d'usage de bornes de charge, ...) par des API / interfaces graphiques,
- Réduire des modèles de simulation véhicule pour accélérer les temps de calcul, tout en conservant une précision élevée,
- Réaliser du clustering de clients, pour isoler les différents macro-comportements de ceux-ci (urbain quotidien, vacancier occasionnel, habitudes de charges ...),
- Proposer des méthodes de détection d'anomalies afin de monitorer des flottes de véhicule et être en mesure d'alerter en cas de problèmes.