QUI SOMMES-NOUS ?

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.

Nos engagements, vos avantages

• Une réussite commune portée par notre culture et excellence technologique, votre expérience et notre ambition partagée
• Un package de rémunération attractif (épargne salariale, variable ou 13ième mois selon les postes, restaurant d’entreprise,…)
• La possibilité de développer vos compétences en continu grâce à nos parcours de formation et nos académies internes #ENTREPRISEAPPRENANTE
• Notre attention portée à votre équilibre personnel et professionnel (Accord télétravail, RTT, congés d’ancienneté, jours enfants malades, guide parentalité, crèches, CSE / ASC,… )
• Des communautés internes permettant de vous engager sur les sujets qui vous tiennent à cœur : innovation, diversité, environnement
• Un environnement inclusif et bienveillant où vous êtes accueilli et valorisé avec notre politique handi-accueillante, notre charte LGBT+, notre initiative #StOpe pour lutter contre le sexisme.

Dans le cadre du développement de ses solutions digitales et d’intelligence artificielle (IA), l’équipe Data Studio recherche un Data Scientist Junior pour une mission en DataIA.

Ce rôle vous permettra d’apprendre et d’appliquer vos compétences en data science et ingénierie, notamment pour des projets innovants de maintenance prédictive des composants produits par Thales.

QUI ETES VOUS ?

Diplomé en informatique, data science, mathématiques appliquées vous avez acquis une première expérience en Data Science ou Data Engineering, idéalement avec une exposition aux projets de maintenance prédictive.

Vous bénéficiez d’une première expérience en environnement industriel ou sur des projets de maintenance ?

Vous êtes motivés et dotés des connaissances suivantes :

Dataiku : Connaissances de base de la plateforme, avec une volonté d’apprendre à gérer des projets data et des pipelines.

ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) : Notions en gestion de données volumineuses et en visualisation.

Python : Compétences de base en programmation pour le traitement de données et l’automatisation de tâches.

Machine Learning : Compréhension des concepts de base, avec une première expérience académique ou professionnelle.

NLP et LLM (Large Language Models) : Intérêt pour le traitement du langage naturel et les applications d’analyse textuelle.

Data Engineering : Connaissance des principes de base de l’extraction, transformation et chargement (ETL).

Votre capacité d’analyse et de synthèse vous permettront d’identifier et d’adresser efficacement les besoins en maintenance prédictive.

Votre esprit d’équipe et votre aisance relationnelle vous permettront de collaborer avec des experts métiers, des data engineers et data scientists.

Votre autonomie et votre esprit d’apprentissage vous permettront de vous adapter dans un environnement en évolution rapide.

CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :

En tant que Data Scientist, vous serez amené à réaliser les missions suivantes :

Explorer et analyser les données pour soutenir le développement de solutions de maintenance prédictive

Contribuer au développement de modèles de Machine Learning, avec un focus sur la prédiction des pannes et l’optimisation de la maintenance conditionnelle.

Utiliser des outils tels que Dataiku et la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour explorer, traiter et visualiser les données.

Participer à des projets de NLP et de LLM (Large Language Models) pour structurer et analyser les données textuelles utilisées dans les processus de maintenance.

Automatiser et optimiser des workflows de données en Python, avec l’accompagnement de mentors.

Collaborer avec l’équipe Data et les experts métier pour comprendre et répondre aux besoins du projet.