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Par - UK

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Job Description

Req ID : 2816997

EURHASI recrute pour son client un Software Engineer / Data analyst (H/F)

Notre client est une une soci t de conseil d di e 100% au stockage d nergie active dans le monde entier depuis 2009.

Bas e Paris en France et poss dant un bureau Miami en Floride la soci t a t lune des premi res entreprises sp cialis es dans le domaine du stockage d nergie.

Notre client est le seul cabinet de conseil au monde proposer la fois des analyses de march et des conseils techniques sur les projets de stockage et dhydrog ne.

Le client n accepte pas de candidatures n cessitant des d marches administratives pour une autorisation de travail (permis de s jour permis de travail autorisations diverses ...)


Mission

Nous cherchons un Ing nieur Software / Machine Learning pour renforcer notre quipe. Vous travaillerez sur les pr dictions de prix des marches de l lectricit utilisant des techniques de machine learning et d analyse de donn es pour optimiser nos processus et produits.

Vous aurez comme principales responsabilit s :

  • D velopper et impl menter des mod les de machine learning pour r soudre des probl mes sp cifiques
  • Analyser de grands ensembles de donn es pour en extraire des informations pertinentes
  • Travailler en troite collaboration avec l quipe de d veloppement pour int grer des solutions d IA dans nos produits
  • Effectuer des tests et des validations crois es pour assurer la fiabilit des mod les
  • Pr senter les r sultats des analyses et des mod les l quipe et aux parties prenantes


Profil

Profil recherch

Vous tes dipl m d une grande cole d ing nieur (avec une dominante informatique statistiques ou math matiques) et poss dez de bonnes comp tences en programmation et en algorithmique

Vous poss dez une exp rience dans :

  • frameworks de machine learning comme PyTorch
  • expertise en codage (python)
  • les s ries temporelles
  • la visualisation de donn es (par exemple avec Matplotlib Seaborn).
  • Les connaissances suivantes sont un plus :
  • les principes fondamentaux du machine learning et de l analyse de donn es
  • en infrastructure
  • les techniques de traitement de donn es massives (Big Data)
  • Les langues de travail sont le fran ais et l anglais. Une ma trise absolue de ces deux langues tant l crit qu l oral est indispensable.

Comp tences minimum attendues :

  • Dipl m d cole d ing nieurs avec un sp cialisation en codage et machine learning
  • Ma trise de lAnglais


Informations contractuelles

Les avantages

  • Prime annuelle individuelle li e la performance personnelle
  • Prime annuelle collective li e la performance de l entreprise en ann e N1
  • D placements entre le domicile et le bureau en transports en commun 100% pris en charge par l entreprise
  • Ticket Restaurant
  • Cr che d entreprise ou assistante maternelle prise en charge pour les candidat(e)s ayant des enfants en bas ge
  • Cong s additionnels
  • T l travail
  • Mutuelle dentreprise
  • Tickets restaurant
  • Ce poste en CDI sera bas la fois en t l travail (23 jours par semaine) et en pr sentiel (23 jours par semaine) sous la supervision da la Head of data.
  • Les bureaux de l entreprise sont Paris 9 me



Profil recherch Vous tes dipl m d une grande cole d ing nieur (avec une dominante informatique, statistiques ou math matiques) et poss dez de bonnes comp tences en programmation et en algorithmique Vous poss dez une exp rience dans : frameworks de machine learning comme PyTorch expertise en codage (python) les s ries temporelles la visualisation de donn es (par exemple, avec Matplotlib, Seaborn). Les connaissances suivantes, sont un plus : les principes fondamentaux du machine learning et de l analyse de donn es en infrastructure les techniques de traitement de donn es massives (Big Data) Les langues de travail sont le fran ais et l anglais. Une ma trise absolue de ces deux langues tant l crit qu l oral est indispensable. Comp tences minimum attendues : Dipl m d cole d ing nieurs avec un sp cialisation en codage et machine learning Ma trise de l'Anglais

Employment Type

Full Time

Company Industry

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