🎯 Vos missions
- Concevoir des protocoles expérimentaux permettant d'évaluer rigoureusement différentes approches de Machine Learning.
- Développer et faire évoluer des composants dédiés au forecasting et aux données IoT.
- Modéliser l'influence d'événements externes sur des séries temporelles.
- Construire et comparer différents scénarios de prévision.
- Développer des approches de détection d'anomalies et de signaux précurseurs de panne.
- Explorer des méthodes supervisées, non supervisées, Deep Learning et analyse de survie.
- Garantir l'absence de fuite temporelle dans les expérimentations.
- Construire des baselines et réaliser des évaluations rétrospectives et études d'ablation.
- Mesurer la robustesse et la capacité de généralisation des modèles.
- Développer un code Python robuste, testé, documenté et facilement intégrable.
- Assurer la reproductibilité et la traçabilité des expérimentations.
- Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métier.
- Accompagner le transfert de connaissances vers les équipes internes.
🛠️ Environnement technique
Les technologies et domaines explicitement présents dans le besoin sont :
- Python
- Machine Learning
- Deep Learning
- Time Series / séries temporelles
- Anomaly Detection
- Predictive Maintenance
- Survival Analysis
- Architectures agentiques / Multi-Agent Systems
- Dataiku
- MLOps
- Cloud
- IoT
🎓 Vous êtes diplômé(e) d'un Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées, Data Science ou domaine connexe. Un doctorat constitue un atout important.
💼 Vous disposez idéalement d'au moins 7 ans d'expérience pertinente, avec une expérience significative en recherche appliquée en Machine Learning.
Vous maîtrisez particulièrement :
- Python et au moins un framework majeur de ML ou Deep Learning ;
- la modélisation et l'évaluation de séries temporelles ;
- la détection d'anomalies ;
- les problématiques de maintenance prédictive ;
- la conception de protocoles expérimentaux ;
- les méthodes de validation temporelle ;
- le développement de code robuste, testé et documenté.
Une expérience des systèmes agentiques ou multi-agents appliqués au Machine Learning sera particulièrement appréciée.
Une connaissance de Dataiku, du MLOps, du Cloud ou une expérience de publication scientifique / transfert technologique constituera également un plus.
Vous savez enfin vulgariser et présenter des problématiques scientifiques complexes auprès d'interlocuteurs techniques comme métier.
⭐ Les + du poste
✔ Un sujet à forte dimension R&D / recherche appliquée
✔ Des problématiques avancées de Machine Learning et Deep Learning
✔ Des travaux sur les séries temporelles et l'IoT
✔ Une dimension IA agentique / multi-agents
✔ Un équilibre entre recherche, expérimentation et développement
✔ Des enjeux concrets de maintenance prédictive
✔ Une forte exigence scientifique autour de la reproductibilité des résultats
✔ Un transfert direct des travaux vers les équipes internes
📍 Poste situé à Marseille
🏢 Présence sur site : 2 jours par semaine
Salaire : 50 - 65 K€
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Chez CITECH, vous bénéficiez d'un accompagnement personnalisé et d'une proximité réelle avec nos équipes.
Nous privilégions des missions permettant à nos consultants de développer leur expertise et d'intervenir sur des problématiques technologiques ambitieuses.
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