Data Scientist F/H

La Division Numérique (DivNum) de la DPNT (Direction du Parc Nucléaire et Thermique) a pour ambition de placer l'IT au cœur de la performance industrielle de la DPNT. Elle vise à refondre le système d'information, renforcer la cybersécurité et la gestion des données, et s'appuie sur quatre piliers stratégiques : la standardisation, la cloud'isation, la data'isation et l'industrialisation.

La Force d’Action Rapide du Numérique (FARNum) est l’expression d’une volonté de répondre efficacement aux enjeux des grands chantiers industriels de la DPNT. Véritable catalyseur d’innovation, la FARNum réunit une équipe agile et pluridisciplinaire, dont la mission première est de déployer et industrialiser des solutions numériques à forte valeur ajoutée. L’ADN de la FARNum repose sur une approche résolument pragmatique et orientée résultats. À travers une organisation flexible, l’équipe privilégie la rapidité d’exécution et la création de valeur immédiate, tout en s’adaptant aux besoins concrets du terrain.

La FARNum est organisé en 3 pôles :

• Affaires et projets
• FAST AI IT
• Data Ops

L’équipe Data OPS de la FARNum porte la mise en œuvre opérationnelle des cas d’usage Data et IA, depuis le cadrage technique du besoin métier jusqu’à la mise en production, en s’appuyant sur une approche industrialisée, sécurisée et à valeur.

Dans ce cadre, l’équipe Data OPS cherche un.e Data Scientist qui concrétisera l’implémentation et l’usage de l’IA performante et industrielle pour répondre aux besoins métiers mais aussi aux enjeux de la DivNum.

Missions principales :

• Implémenter et améliorer la démarche Data pour les cas d’usage : diagnostic des données, collecte et redressement, valorisation et intégration.
• Identifier les usages d’IA dans les projets métiers dès la phase d’instruction et de cadrage et évaluer leur faisabilité technique et conformité vis-à-vis des standards groupe en amont de tout engagement.
• Concevoir avec les architectes et les référents technique les architectures de solutions IA de bout en bout : frameworks, choix de l’infrastructure et des modèles, base de données, patterns, exposition, monitoring, alerting, gestion des risques et des dérives.
• Déployer, optimiser et piloter les produits Data et IA en production, en anticipant les contraintes de performance, de robustesse, de maintenabilité et de coût.
• Assurer la veille technologique IA et le partage des connaissances au sein de la FARNum et de la DivNum.
• Mettre en place et diffuser les bonnes pratiques (DataOps,MLOps), le code review, la capitalisation technique ainsi que l’usage de l’IA générative pour les ingénieurs data.