Data scientist senior dans le spatial !

SpaceAble

  • Long term
  • Paris, France
  • Tech
  • Full remote
  • Between 15 and 50 persons
Social mission

SpaceAble s'est donné pour mission d’assurer la sécurité des opérations et à contribuer à la durabilité de l'orbite terrestre basse et de l'environnement spatial.

Job description

Mission 

SpaceAble recherche un Data Scientist Senior dans la création de son pôle IA. La mission sera de prendre en main, au sein de ce pôle, tout l’aspect de création, gestion et préparation de la donnée spatiale. Ce pôle clé travaillera de concert avec une équipe de scientifiques, plusieurs partenaires extérieurs et l’équipe de développeurs de la plateforme logicielle. Il s’agira de :  

  • Travailler avec nos scientifiques pour identifier et analyser la data  
  • Développer des algorithmes répondant aux besoins de nos utilisateurs 
  • Travailler avec les développeurs pour améliorer la fiabilité de la donnée et son exploitation 
  • Devenir le•a référent•e data et insuffler la culture data au sein de notre entreprise (mettre en place les bonnes pratiques IA, consolider la base de connaissances, etc.) 
  • Manager et mentorer l’équipe et les data analyst junior 
  • Gérer la roadmap de l’équipe  


Profil recherché : 

  1. État d’esprit et compétences nécessaires : 
  • Autonomie et méthodologie 
  • En informatique :  
  • Python3, Pytorch ou Eigen (Enria) pour l’industrialisation. 
  • Pytorch-lightning ou Fastai pour le prototypage.  
  • Tensorboard pour la visualisation. 
  • Connaitre la gestion de grande quantité de données hétérogènes. 
  • Les pipelines de données devront être écrits pour des données aux formats divers. 
  • En modèle statistique : 
  • Machine Learning : SVM, filtres adaptatifs 
  • Deep learning : réseaux convolutifs, fully-connected, connaissances partielles des réseaux pour l’analyse des séries temporelles: (LSTM,RNN,TCN, etc.)  
  • En Mathématiques :  
  • Principe de descente de gradient, choix des optimiseurs et des schedulers 
  • Optimisation sous contraintes (Lagrangien/KKT)  
  • Connaissances des effets de la régularisation L1 et L2  
  • En analyse de données 
  • Analyse en composantes principales (linéaire, non linéaire), réduction de dimensions 
  • Gestion des jeux de données et de leurs équilibres 
  • Évaluation des limites des modélisations en fonction des données utilisées pour l’entrainement (sur-apprentissage, outlier) 
  • Connaissances des sources d’informations suivantes : IEEE, Kaggle, Gitlab 
  • Gestion de projet & Management 
  • Une culture des OS et du calcul GPU 
  • Une introduction à l’apprentissage non supervisé : (modèle GMM, KNN, etc.) 

 

2.Compétences optionnelles : 

  • Intérêt à l’actualité technologique, scientifique et spatiale 
  • Un comportement adapté à des domaines potentiellement stratégiques et sensibles. 
  • Un intérêt pour la culture open-source (forum et git) 


How to apply?
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  • Paris, France
  • Website
  • 40 - 50€ (Annual)
  • Company
  • Posted on 03-25-2021
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  • Tech > Data Analysis
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  • Tech > Research / R&D