Ingénieur·e Data Science, Machine Learning

Au sein de l'équipe Services hydrologiques à valeur ajoutée, vous concevez, développez et maintenez les chaînes de traitement de production de hauteurs de référence pour la calibration et la validation des satellites altimétriques, ainsi que les modèles d'intelligence artificielle et de machine learning qui alimentent les produits vorteX-io : prédiction du régime des cours d'eau, estimation des précipitations, détection d'anomalies sur les stations, détection d'eau.

Vous couvrez toute la chaîne — de l'exploration des données brutes à la mise en production des modèles et algorithmes — et contribuez aux produits, projets clients et études nécessitant une expertise en data science et apprentissage machine. Vous êtes rattaché·e à l'Engineering Manager de l'équipe Services hydrologiques à valeur ajoutée.

Développement des chaînes de traitement de données au service du spatial

• Concevoir et développer les chaînes de traitement de production des hauteurs de référence pour la Calibration/Validation des satellites altimétriques, en exploitant l'ensemble des produits vorteX-io pour valider les données spatiales

• Mener les actions de R&D visant à améliorer ces chaînes de traitement et la traçabilité scientifique de ces données

• Réaliser les études de validation des mesures satellite à partir des données de validation produites

Développement et maintenance des modèles ML/DL

• Participer à la conception, l'entraînement, l'évaluation et l'optimisation des modèles ML/DL des produits vorteX-io (inondations, précipitations, anomalies, détection d'eau)

• Adapter les modèles existants aux nouvelles sources de données et aux retours terrain et utilisateurs

Data engineering, analyse de données et science des données

• Collecter, nettoyer et structurer les jeux de données hydrologiques et météorologiques

• Construire des pipelines de données fiables alimentant les modèles et les études

• Réaliser des analyses exploratoires et opérationnelles : détection d'anomalies sur les stations, études statistiques de séries temporelles, analyse de produits d'altimétrie

• Produire des livrables d'analyse à destination des équipes métier et des clients

Développement assisté par IA & codage agentique appliqué au ML/Data Science

• Utiliser au quotidien les outils de codage agentique (Claude Code) pour accélérer le développement de pipelines, l'exploration de jeux de données, le prototypage de modèles et la production de notebooks d'analyse

• Enrichir le contexte partagé avec les agents (CLAUDE.md, conventions de projet, documentation technique vivante) en l'adaptant aux spécificités du travail ML/Data : schémas de données, conventions de nommage des expérimentations, structure des pipelines d'entraînement

• Participer à l'amélioration continue des pratiques de codage agentique au sein de l'équipe

Recherche et veille scientifique

• Assurer une veille active sur les avancées en hydrologie computationnelle et IA appliquée aux sciences de l'environnement

• Évaluer la pertinence des nouvelles approches pour le contexte vorteX-io et proposer des expérimentations

Collaboration transverse & projets clients

• Travailler en lien étroit avec l'équipe produit pour intégrer les modèles dans le centre de contrôle et les outils de déploiement

• Contribuer aux études hydrologiques, rapports statistiques et intégrations spécifiques pour les clients

• Évaluer la faisabilité technique des demandes à composante data/IA et veiller à la généralisation des développements

Nous vous offrons :

• La possibilité de participer à un projet d'entreprise portant sur un très fort enjeu environnemental à l'échelle planétaire : l'Eau.

• La chance de rejoindre une équipe pluridisciplinaire, à fortes compétences et bienveillante.

• Un environnement de travail favorisant l'innovation, la prise d'initiatives et le développement professionnel.

vorteX-io s'engage à promouvoir un environnement de travail inclusif, fondé sur l'égalité des chances et la diversité des parcours.

Formation & expérience

• Ingénieur·e ou docteur·e en data science, machine learning, mathématiques appliquées ou domaine connexe (Bac+5 minimum)

• De 5 à 7 ans d'expérience sur toute la chaîne data, de l'exploration à la production

• Sensibilité aux problématiques environnementales et capacité à travailler avec des données issues de capteurs physiques

Compétences techniques

• Maîtrise de Python et de son écosystème ML/DL (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, numpy)

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