Data scientist qui sauve des vies Ajouter aux favoris
- Des algorithmes de détection d'accident , de reconnaissance d'activité, de cartographie, ...
- Des algorithmes temps-réel intégrés à des applications mobiles natives (Kotlin, Swift)
- Des datasets riches , à améliorer constamment
- Code reviews, intégration continue, releases automatisées
- Piloter la transformation « prévention » : concevoir, tester et déployer en production des solutions data/IA de prévention personnalisée pour faire baisser l'accidentologie.
- Définir et instrumenter les KPI de succès : pour chaque initiative, poser les indicateurs, construire le tracking et démontrer l'impact concret.
- Maintenir l'état de l'art en détection d'accident : affiner les modèles prédictifs (chutes, collisions) avec une précision accrue, sur la moto et les nouvelles mobilités.
- Exploiter de nouvelles sources de données : l'application mobile reste le cœur de nos données, complétée par un objet connecté (traceur antivol) en cours de lancement.
- Collaborer avec nos partenaires assureurs : travailler avec leurs actuaires pour mesurer l'impact de nos solutions sur l'accidentologie de leurs assurés.
- Valoriser et vulgariser : documenter et partager les résultats, animer des conférences et événements pour faire rayonner nos pratiques.
- Rejoindre l'équipe data : collaborer avec un(e) Data Scientist déjà en poste et, potentiellement, un(e) doctorant(e) (CIFRE).
- Travailler en transverse : avec la direction, le produit, la technique et le marketing pour transformer la donnée en décisions stratégiques.
- Le quick call : un échange de 30 minutes pour faire connaissance.
- L'entretien formel : une rencontre d'une heure minimum, en présentiel à Toulouse ou en visioconférence, avec un autre membre de l'équipe.
- L'exercice : un cas pratique à réaliser chez vous.
- La restitution : une présentation de votre travail à un ou plusieurs membre de l'équipe.
- La prise de références : un échange avec vos anciens employeurs, géré par notre RH.
- L'entretien final : un point les dirigeants et les RH concernant la rémunération et les avantages.
- Un contrat en CDI, dès maintenant
- Un salaire correspondant à ton profil (50-65k€)
- Package d'avantages salariés (Mutuelle, TR, Matériel, formation et accompagnement)
- Des bureaux au coeur de Toulouse, du télétravail jusqu'à 80%
- Une vie d'équipe stimulante (repas, activités, sorties, afterwork)
- Bac+5 ou plus en mathématiques appliquées, statistiques, science des données, informatique ou domaine connexe (Doctorat apprécié).
- Expérience confirmée (3 ans minimum) à senior en data science, idéalement en contexte B2C.
- Expérience avérée dans la conception , le déploiement et la maintenance de modèles de machine learning en production .
- La connaissance des systèmes de localisation (GPS) et des données IMU (capteurs, télémétrie) est un atout fort.
- À l'aise dans un environnement startup/Agile, avec des cycles de développement rapides.
- Solide maîtrise du machine learning, du deep learning et de l'analyse prédictive .
- Langages & frameworks : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), SQL
- Manipulation de grandes bases de données et optimisation de pipelines de traitement (Airflow, PostGIS, DuckDB)
- GIS : analyse de données géospatiales raster (rasterio, QGIS) et vecteur (OpenStreeMap, OSMnx, Overpass)
- Connaissance en traitement du signal et filtrage (données IMU)
- Cloud : GCP et AWS (storage bucket, EC2)
- Outils de monitoring et culture de la mise en production (MLOps : versioning, monitoring, industrialisation des modèles).
- Utilisation de Claude code
- Esprit analytique et rigueur .
- Curiosité et goût prononcé pour l'innovation utile.
- Proactivité et force de proposition : vous trouvez le « comment ».
- Orientation résultats : capacité à prioriser pour maximiser l'impact.
- Excellente communication pour vulgariser des concepts complexes auprès d'équipes non techniques et de partenaires externes.
- Adaptabilité et engagement dans un environnement en évolution rapide.
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