Data Scientist H/F

Pays: France (FR)
Localisation: Lyon,
Localisation détaillée: 

Chez Konecranes, nous sommes convaincus qu’une bonne expérience client n’est possible que grâce au personnel qui se cache derrière le nom de Konecranes – un personnel qui s’engage à fournir à nos clients des équipements de levage et des services qui décuplent leurs activités. Tout ce que nous entreprenons, nous le faisons avec passion et persévérance.

Nous croyons que la diversité est le moteur de la réussite des entreprises et constitue le fondement de notre croissance. Nous accueillons des origines et des compétences venant de tous horizons qui enrichissent notre communauté et encourageons un environnement dans lequel nous pouvons TOUS être nous-mêmes. C’est en cela que Konecranes est un employeur unique en son genre.

Le Lab Data Science (DSL) de Konecranes a ouvert ses portes en septembre 2019. L’objectif principal de ce laboratoire de science de la donnée est de valoriser l’ensemble du patrimoine de données du groupe en construisant des solutions d’intelligence artificielle. Aujourd’hui, l’équipe est composée d’une quinzaine de membres avec un focus clair sur l’implémentation de modèles de Machine Learning en production dans l’écosystème de Konecranes. Dans tout ce qu’il entreprend, le Lab Data Science doit résoudre des problématiques métier concrètes et générer un impact business tangible et mesurable. Le Lab Data Science a pour mission d’accélérer les initiatives digitales du groupe, et en particulier au sein de ses trois principales divisions métier (équipement industriel, solutions portuaires et enfin service).

Konecranes a été l’un des pionniers sur le volet des objets connectés avec une flotte de plus de 24 000 équipements connectés à travers le monde qui génère un volume de données très important. Cela offre de nombreuses opportunités en termes d’analyse de données. Améliorer par ailleurs la connaissance de nos clients est un des sujets clés dans notre mission.

Konecranes vous permettra d’intégrer un groupe international avec la possibilité de voir de l’intérieur ce qu’il se passe dans les différentes industries, et en jouant un rôle clé en construisant de nouvelles solutions d’intelligence artificielle pour aider le groupe à continuer de se développer et d’augmenter sa performance et sa profitabilité.

Le Lab Data Science recherche un(e) Data Scientist talentueux(euse) et motivé(e) afin de compléter l’équipe actuellement en place.

Votre mission principale sera de participer activement à nos nombreuses initiatives. Vous prendrez une part active quant au développement de cas d’usage data science, et ce pour accompagner l’ensemble des départements de Konecranes, offrant ainsi une diversité de thématiques et d’interlocuteurs métiers. Vous interagirez avec des profils pluridisciplinaires (métiers mais également techniques tels que data engineers, machine learning engineer, expert métier,…).

Nous recherchons une personne avec une première expérience réussie dans le domaine de la data science, de préférence acquise chez un client final (hors conseil) qui souhaite prendre une part active dans le développement de notre lab data science et permettre à Konecranes de devenir une société où la data est au centre des décisions.

Vous avez un excellent relationnel avec une capacité à résoudre des problèmes complexes avec une envie de collaborer et grandir au sein de notre équipe.

Rattaché(e) au Directeur du Lab Data Science, Vos missions principales seront :

• Interagir avec de multiples acteurs au sein de l’organisation (interlocuteur métier, profils data, IT),
• Analyser les données internes de Konecranes,
• Développer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes de Machine Learning afin de répondre à de véritables enjeux métiers,
• Exploiter les données structurées et non structurées afin de transformer celles-ci en information,
• Communiquer le statut et l'avancement des projets au directeur du lab,
• Être actif(ve) dans le Data Science Lab, force de proposition,
• Veille technologique autour de la data science et l’intelligence artificielle.

Votre profil : 

• Diplôme d'études supérieures (Bac+5 et plus), avec une 1ère expérience professionnelle réussie dans le domaine de la Data Science / IA,
• Capacité à développer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning,
• Compréhension des réseaux de neurone, TAL (Traitement automatique du langage / NLP), classification, segmentation, prévision, arbres de décisions, …,
• Connaissance approfondie de Python (pandas, numpy, scikit-learn),
• Calculs distribués (Apache Spark),
• Connaissance de l’environnement Microsoft Azure et de Databricks.
• Excellente connaissance du SQL
• Bonne communication avec une maitrise impérative de l’anglais (échanges quotidiens)
• Curiosité
• Qualité relationnelle avec un esprit d’équipe développé

Atouts pour le poste :

• Méthodologies agiles (Scrum, Kanban),
• Première expérience dans le domaine industriel ou dans une organisation matricielle serait un plus,
• Power BI.

Rejoignez-nous ! 

Vous rejoindrez une équipe Data Science internationale dont la mission est de générer de la croissance et des gains de profit en développant des solutions data-driven. Vous aurez un rôle prépondérant dans la transformation digitale du groupe en ayant l’opportunité de travailler sur de nombreux cas d’usage pour Konecranes. Nous valorisons par ailleurs le développement professionnel de nos membres ainsi que le partage de connaissances au sein de l’équipe.

Konecranes, l’un des groupes leaders de Lifting Businesses™, est le partenaire d’un nombre varié de clients. Nous sommes une entreprise d’envergure véritablement mondiale, avec 16 900 collaborateurs répartis sur plus de 600 sites dans 50 pays. Cela fait plus de 80 ans que nous nous efforçons d’améliorer l’efficacité et le rendement des entreprises dans tous les secteurs d’activité. Nous sommes convaincus qu’une croissance durable est le résultat d’une performance à la fois solide et responsable. Konecranes s’engage à assurer, à tous les employés et candidats à un poste, un traitement équitable dans un environnement exempt de toute forme de discrimination.