Data Scientist F/H - SAFRAN SA (FRANCE)

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 110 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 31,3 milliards d'euros en 2025, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2025 » du magazine TIME. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Descriptif mission

"Safran Analytics est l'IA Factory du Groupe Safran spécialisée dans le traitement de données tabulaires, time series et langage naturel. Les équipes de Safran Analytics travaillent avec les ingénieurs et responsables de produits et services des sociétés du Groupe pour développer des solutions innovantes à base d'Analytics, Machine/Deep Learning et modèles fondation. Au quotidien, nous consacrons autant de temps au build et run (analyses de données, librairies de transformation de données, modèles de ML, applications en mode SaaS, Agents IA) qu'à la compréhension profonde de problèmes terrain du monde aéronautique dans ses dimensions Engineering (concevoir), Manufacturing (produire) et Services (maintien en service de nos produits). En tant que Data Scientist, vous intégrerez la Direction Technique de Safran Analytics. Vous contribuerez au travail de Squads produit et Squads fondation qui travaillent en mode agile sur des solutions pour les opérations de Safran à base de modèles de Machine Learning et IA Générative. Responsabilités : - Explorer le comportement des données à travers de la visualisation et des méthodes statistiques. - Concevoir déployer et operer des modèles d'analyse et de prédiction basés sur des méthodes statistiques (i.e. machine learning / deep learning), d'analyse de série temporelle et d'optimisation, afin de supporter la prise de décision. - Présenter les résultats d'analyses techniques et de modelisation à une cible business. - Appliquer les pratiques MLOps sur les produits à base d'IA de Safran Analytics - Participer au cadrage technique des projets IA de Safran Analytics "

"Nous recherchons un(e) Data Scientist curieux-se et passionné(e) par l'application de la Data Science à des challenges industriels. Diplôme Bac+5 ou ingénieur en mathématiques appliquées, informatique, data science ou disciplines proches. Compétences techniques : - Connaissance solides et expérience sur l'application de méthodes d'analyses de données (statistiques et algorithmes, machine learning / deep learning, modèles prédictifs, scoring, segmentation, forecasting) - Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML : scikit-learn et PyTorch en priorité - connaissance des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker). - Connaissances solides sur l'exploitation des base de données (SQL et NoSQL) - Appetence pour le Developpement d'applications Data dans le cloud et les pratiques associées (CI/CD, CLoud AWS, conteneurisation) - Bonnes bases en génie logiciel et maîtrise des outils de gestion de versions (Git). Aptitudes personnelles : - Curiosité & appétence pour découvrir les métiers : passion à comprendre les domaines complexes, les processus industriels, les contraintes métier. Capacité à apprendre vite et à poser les bonnes questions - Communication orale claire et synthétique, sachant adapter son discours en fonction du public afin de vulgariser ou détailler des éléments techniques. - Esprit de transparence, challenge, créativité et force de proposition - Esprit multidisciplinaire : aisance à discuter avec des experts métiers, des ingénieurs domaine et des développeurs - Rigueur technique et créativité pour innover dans un domaine en rapide évolution, tout en respectant les contraintes de haute technicité Atouts supplémentaires appréciés : - Expérience en open source : contribution, maintenance ou leadership de projets - Expérience dans les secteurs aéronautique, défense, automobile ou autres environnements critiques. - Connaissances en data engineering (pipelines de données, feature stores)."