ALTEN
AI

Data Scientist Senior - Prévision Fiabilité Logistique (Secteur Défense)

ALTEN · Vitrolles, B8, FR

Actively hiring Posted 5 months ago

Description de l'entreprise

« Notre développement international et notre position de leader sur le marché de l’Ingénierie et du conseil en Technologies nous confèrent une responsabilité sociale, sociétale et environnementale envers l’ensemble de nos interlocuteurs et parties prenantes », Simon Azoulay – Président Directeur Général d’ALTEN.

ALTEN accompagne la stratégie de développement de ses clients dans les domaines de l’innovation, de la R&D et des systèmes d’information technologiques.

Plus qu’un poste, découvrez l’aventure ALTEN !

**Description du poste

Contexte**

Dans un contexte industriel critique, nous accompagnons un acteur majeur du secteur défense dans la transformation de ses outils de prévision logistique et industrielle.

L’enjeu principal : fiabiliser les dates de livraison (Estimated Delivery Date – EDD) sur des flux complexes (pièces de rechange, réparation, overhaul), afin de réduire les écarts, stabiliser les engagements clients et améliorer la performance opérationnelle globale.

Vous intervenez sur un projet à fort impact business, où les prédictions alimentent directement des engagements contractuels et des SLA clients.

Objectifs du projet

  • Réduire significativement l’erreur de prévision des dates de livraison
  • Limiter la volatilité des dates communiquées aux clients (« date flapping »)
  • Introduire des modèles probabilistes et data-driven en remplacement de règles déterministes classiques
  • Apporter de la transparence et de la confiance sur les engagements de livraison
  • Contribuer à une performance **On-Time Delivery (OTD) 90 %

Vos missions**

En tant que Data Scientist Senior, vous serez responsable de la conception, du développement et de l’optimisation de modèles de prévision avancés.

Data Science & Modélisation

  • Concevoir des modèles de régression avancés pour la prédiction de délais (EDD)
  • Mettre en œuvre des approches probabilistes (quantile regression, distributions de probabilité)
  • Exploiter des modèles tree-based (XGBoost, LightGBM, CatBoost)
  • Étudier et implémenter, si pertinent, des architectures Deep Learning temporelles (TFT, RNN spécialisés)
  • Développer des modèles time-to-event / survival analysis pour modéliser les durées entre étapes industrielles

Feature Engineering & Data Quality

  • Transformer des signaux bruts complexes en variables à forte valeur ajoutée :

    • encodage temporel cyclique
    • gestion de variables à forte cardinalité (IDs, références pièces)
    • pondération backlog / charge industrielle
  • Travailler sur des données industrielles réelles, bruitées et hétérogènes

Performance & Industrialisation

  • Concevoir des fonctions de coût personnalisées (pénalisation asymétrique des retards)
  • Optimiser l’inférence pour garantir des temps de réponse compatibles avec des usages temps réel
  • Participer aux choix d’architecture pour un déploiement robuste en production
  • Contribuer à l’interprétabilité des modèles (SHAP, LIME)

**Qualifications

Formation**

  • Bac +5 (école d’ingénieur ou université) en data science, mathématiques appliquées, statistiques, IA ou équivalent

Expérience

  • 5 ans d’expérience minimum en Data Science / Machine Learning
  • Expérience avérée sur des modèles de prévision impactant des engagements clients ou SLA
  • À l’aise dans des environnements industriels complexes (supply chain, logistique, industrie, aéronautique, défense…)

Compétences techniques

  • Python avancé
  • Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
  • PyTorch ou TensorFlow
  • Optimisation d’hyperparamètres (Optuna, Hyperopt)
  • Modélisation probabiliste et statistique
  • SHAP / LIME pour explicabilité
  • Bonne compréhension des problématiques de performance et de latence

Soft skills

  • Forte capacité d’analyse et de structuration
  • Orientation résultats et impact métier
  • Autonomie et sens des responsabilités
  • Capacité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, métier, supply chain)

Contraintes & environnement

  • Projet en environnement sécurisé / défense
  • Habilitation compatibles avec le secteur requise
  • Haut niveau d’exigence sur la qualité, la fiabilité et la traçabilité

**Informations supplémentaires

Pourquoi rejoindre ALTEN ?**

  • Vous intégrez un groupe international de référence dans le domaine de l’ingénierie et du conseil technologique.
  • Exposition à des projets d’envergure, au cœur de la transformation numérique des grands comptes.
  • Environnement stimulant, forte culture technique, opportunités de montée en compétence et de mobilité interne.
  • Atmosphère dynamique où l’expertise est valorisée, l’autonomie encouragée et le sens de l’impact réel reconnu.

  • Type de contrat : CDI

  • Présentiel/ hybride à raison de plusieurs jours/semaine. PAS DE FULL REMOTE.

  • Localisation : Vitrolles

  • Démarrage : ASAP

  • Séniorité: 5 ans+ post diplôme

Tags & focus areas

Used for matching and alerts on DevFound
Fulltime Remote Data Science Ai
Common Questions

Frequently asked questions

Quick answers about how DevFound's AI matching, resumes, and referrals work.

DevFound's AI Copilot ingests your profile, goals, and live job data to deliver curated matches in seconds. Every match includes a resume variant, suggested referrals, and interview prep so you can act immediately. The more feedback you provide, the sharper the Copilot becomes.

AI-led job searches shrink the hours spent sifting through boards and formatting resumes. DevFound pairs automation with your personal outreach, so you reserve energy for interviews and negotiation. Traditional networking still matters, but AI gives you a lift before you even send a message.

Modern AI roles expect comfort with production-grade code, data fluency, and practical ML tooling. The strongest candidates pair deep technical chops with storytelling—translating model impact to product, GTM, and exec partners. Continuous learning keeps you ahead as stacks evolve.

DevFound rewards active seekers. Keep your profile fresh, respond to match quality prompts, and enable alerts so you never miss a role. The AI prioritizes companies and teams that align with your feedback, accelerating both introductions and interview invites.

High-density tech hubs continue to host the deepest AI talent pools, yet distributed teams are catching up fast. Use DevFound filters to hone in on onsite, hybrid, or fully remote roles and watch openings expand across time zones.

DevFound aggregates thousands of remote AI openings and flags the nuances—core hours, async culture, and visa needs—up front. The Copilot also recommends how to position your distributed work experience so hiring managers know you can thrive on a remote team.