> Markdown version of [/jobs/ext/1943576-data-scientist-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1943576-data-scientist-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Scientist (H/F) - **Company:** ECO-ADAPT - **Location:** Paris, France (Remote available) - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Django Web Framework, Python (Programming Language), Machine Learning, Data Processing, Jupyter, Backend, Pandas, Scikit Learn - **Published:** August 6, 2026 - **Apply:** https://candidat.francetravail.fr/offres/recherche/detail/211YBNX ## About the Role * Bac+5 et plus ou équivalents Diplôme d'ingénieur - Ecoles du Groupe A * Bac+5 et plus ou équivalents Doctorat - Modélisation/Traitement de données Compétences * Adapter les outils de traitement statistique de données * Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information Langue * Anglais Savoir-être professionnels * Faire preuve de rigueur et de précision * Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit * Etre force de proposition ## Description industrielles. Votre mission sera de concevoir, tester et améliorer des méthodes d'analyse de signaux électriques et de séries temporelles appliquées aux machines tournantes triphasées (typiquement: moteurs, pompes, ventilateurs, éoliennes, ...). Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne, de la construction des datasets jusqu'au développement d'algorithmes d'analyse de séries temporelles, statistiques ou de machine learning, en passant par la formulation et la validation d'hypothèses techniques. Vous serez amené(e) à : - Analyser les acquisitions de données et interpréter les résultats issus de différentes sources : projets clients, projets pilotes - Simulations sur banc d'essai - Identifier des cas de défaillance probables sur les machines et conduire, pour chacun d'eux, une analyse détaillée en formulant puis testant plusieurs hypothèses - Concevoir et améliorer des algorithmes de détection, identification et gradation des défauts machines : traitement du signal, analyse de séries temporelles, analyse statistique, apprentissage automatique - Développer et intégrer les algorithmes dans des librairies robustes, testées et prêtes à être déployées sur nos terminaux IoT et notre backend cloud Nous recherchons un(e) candidat(e) présentant l'un des deux profils suivants : - Diplômé(e) d'une école d'ingénieur de groupe A, avec une spécialisation ou une expérience significative en : Data Science, Statistiques, Analyse de séries temporelles, Intelligence artificielle, Machine Learning - Profil docteur avec forte composante modélisation / traitement de données - Titulaire d'un doctorat, y compris dans un domaine connexe ou plus éloigné de la data science au sens strict, dès lors que le parcours a impliqué : l'analyse de données issues de systèmes physiques ou complexe, le développement de modèles, l'exploitation de méthodes quantitatives ou computationnelles, et une démarche scientifique rigoureuse Compétences attendues : - Programmation et développement d'algorithmes - Analyse de données, statistiques et machine learning - Rigueur scientifique et capacité d'analyse - Maitrise de l'anglais Atouts complémentaires : - Python et librairies data science (Jupyter, Pandas, Scikit-learn) - Django pour le développement backend - Électrotechnique (moteurs électriques) - Traitement du signal et analyse de séries temporelles - Forte curiosité pour les technologies et produits industriels - Autonomie, proactivité et rigueur scientifique - Goût du travail en équipe - Intérêt pour les enjeux liés à la transition énergétique et à l'industrie connectée Cadre forfait, possibilités de télétravail ## Related Videos - [Data Science on Software Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/162-data-science-on-software-data) - [Developing the Backend with Stefan Lingler, CTO at Shpock](https://www.wearedevelopers.com/videos/100360-developing-the-backend-with-stefan-lingler-cto-at-shpock) - [Kubernetes dev is fun, but setup and ops isn't! 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