Data Scientist confirmé - Freelance

Taux journalier (TJM): 500 - 550

Localisation : Lyon (hybride)

Démarrage : 01/01/2027

Présence sur site : mercredi (semaines impaires), jeudi et vendredi

Expérience : 4 ans minimum

Contexte

Vous rejoignez un grand acteur de la distribution d'électricité en France, au sein de son pôle SI. Ce groupe multi-produits réalise des études et des produits data innovants sur des sujets comme la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau.

Vous intégrerez une équipe de 10 personnes dédiée aux études Mobilité Électrique. Elle réalise des études prospectives sur les Infrastructures de Recharge pour Véhicules Électriques (IRVE) afin d'anticiper l'impact de la mobilité électrique sur le réseau de distribution.

Missions

Ces études couvrent :

• les véhicules légers : recharge en itinérance, recharge rapide en station-service et dans les zones d'intérêt ;

• les poids lourds : recharge en itinérance et en entrepôt/dépôt.

À ce titre, vos missions seront les suivantes :

• concevoir et mettre en œuvre des modèles statistiques et de machine learning pour quantifier les puissances et volumes de recharge attendus ;

• appuyer le pilotage des études, notamment la définition de la stratégie, le chiffrage et la priorisation ;

• valoriser et communiquer les résultats, en particulier auprès de la Direction Technique, qui s'en sert pour alimenter les études réseau et identifier les besoins de renforcement des infrastructures électriques ;

• travailler en environnement Agile au sein d'une équipe pluridisciplinaire.

Profil recherché

Impératifs

• Maîtrise avérée des méthodes de data science (modélisation statistique, machine learning…)

• Au moins 3 ans d'expérience dans l'appui au pilotage d'études (stratégie, chiffrage, priorisation)

• Maîtrise de Python (pandas/polars, scikit-learn), des bases de données PostgreSQL et Teradata, de Git et GitLab CI/CD, avec une bonne familiarité avec Spark

Expériences attendues

• Expérience en data science

• Expérience sur des projets data en environnement Agile

• Expérience en valorisation et communication des données

Stack technique

• Python (3 ans minimum)

• SQL / PostgreSQL (3 ans minimum)

• Spark / Hadoop (3 ans minimum)

• Teradata

• Power BI

• Git, GitLab CI, Bitbucket, Jira