Ingénieur modélisation & data science - Eau et environnement(H/F)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Intégrée au sein de la Direction déléguée en charge de l'Innovation, de la Stratégie et de l'Environnement (DISE), la Direction de l'Innovation (DI) assure le maintien d'une activité de recherche appliquée en phase avec les enjeux industriels et environnementaux du SIAAP. Au sein de la DI, le service Modélisation Opérationnelle développe et applique les outils mathématiques experts nécessaires aux problématiques du SIAAP : simulateurs, modèles prédictifs et jumeaux numériques pour l'aide à l'exploitation des usines et la gestion des impacts sur le milieu récepteur. Ces outils sont développés en interne ou issus des partenariats scientifiques du SIAAP via les programmes de recherche Mocopée et MeSeine Innovation. Sous la responsabilité du chef de service, l'ingénieur(e) du service Modélisation Opérationnelle a pour principales missions : Contribution à la programmation scientifique
-
Participer aux actions de recherche (thèses, post-docs, stages, apprentissages)
-
Interagir avec les partenaires académiques (INRAE, UTC, Sorbonne Université)
-
Contribuer à la capitalisation scientifique (rapports, publications) Prototypage et développement d'outils mathématiques experts
-
Développer et calibrer des modèles dynamiques (procédés ou hydraulique)
-
Faire évoluer des prototypes R&D vers du code architecturé, modulaire et maintenable (principalement en Python)
-
Construire des pipelines de traitement de données et des modèles de machine learning
-
Concevoir des interfaces utilisateur (Streamlit, Plotly/Dash, PyQt/Tkinter)
-
Assurer la documentation et le versioning (Git & GitHub) Pré-déploiement, transfert et montée en compétences vers l'expertise
-
Valider les outils sur données réelles
-
Mobiliser les modèles dans le cadre d'études et d'expertises techniques (qualité de la Seine et de la Marne, fonctionnement des procédés d'assainissement, jumeaux numériques)
-
Contribuer au transfert des outils vers les équipes opérationnelles
Requirements
Formation : Bac+5 ingénieur ou Master (génie des procédés, hydraulique, data science, mathématiques appliquées), doctorat apprécié
- Expérience et/ou appétence en modélisation mathématique et développement scientifique ou data science appliquée en contexte industriel ; débutant accepté, expérience doctorale valorisée
- Maîtrise du Python scientifique et de Git
- Compétences en modélisation dynamique
- Domaine eau/environnement/procédés apprécié, pas obligatoire
- Autonomie, rigueur scientifique, capacité à vulgariser pour des non-spécialistes, goût pour le transfert de la R&D vers l'opérationnel