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Alstom · Lieu: Saint-Ouen, FR

# Data Scientist pour pièces de rechange (F/H)

Lieu: Saint-Ouen, FR Data & Analytics 

Listed on Alstom’s official careers site. Listed as of October 11, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

Req ID:526489 À la tête des entreprises qui s’engagent vers un avenir plus vert, Alstom développe et commercialise des solutions de mobilité qui apportent les fondements durables pour l'avenir des transports. Notre portefeuille de produits s'étend des trains à grande vitesse, métros, monorails et tramways jusqu’aux systèmes intégrés, services sur mesure, infrastructures, signalisation et solutions de mobilité numérique.

Nous rejoindre, c'est rejoindre une entreprise bienveillante, responsable et innovante où plus de 80 000 personnes ouvrent la voie à une mobilité plus verte et plus intelligente, dans le monde entier. Pourriez-vous être le Data Scientist (H/F) à temps plein à Saint-Ouen (93) que nous recherchons? Votre futur rôle Relevez un nouveau défi et mettez à profit votre expertise en science des données et en analyse prédictive dans un domaine de pointe.

Vous travaillerez avec une équipe collaborative, dynamique et tournée vers l'innovation, et vous jouerez un rôle clé dans l'optimisation de nos processus de gestion des pièces détachées et de la performance des opérations. Au quotidien, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de la chaîne d'approvisionnement, des clusters régionaux et des experts en digitalisation, tout en contribuant à des initiatives stratégiques telles que le développement d'algorithmes de prévision et d'outils d'optimisation des stocks.

Vous vous occuperez plus particulièrement de la construction d'outils analytiques pour prévoir les besoins en pièces détachées et optimiser les stocks, mais aussi de l'intégration de solutions d'intelligence artificielle et de machine learning dans nos processus métier.

### Nous ferons appel à vous pour

Collecter et consolider des ensembles de données volumineux et complexes issus d’API et de systèmes internes. Évaluer la qualité des données, détecter les anomalies et garantir leur fiabilité. Développer des tableaux de bord et des alertes d’exception pour un suivi opérationnel efficace. Participer au développement et à l’amélioration d’un algorithme interne de Smart Pricing. Créer un outil de prévision et de gestion des stocks pour maximiser le taux de service client tout en optimisant les coûts.

Modéliser et améliorer continuellement des modèles de prévision statistique et de machine learning. Soutenir le développement d’un Large Language Model interne pour les activités de gestion des pièces. Réaliser des analyses transversales pour apporter de la valeur ajoutée aux sites et clusters régionaux. Votre profil Nous accordons plus d'importance à la passion et à l’état d’esprit qu'à l'expérience. C'est pourquoi nous n'attendons pas de vous que vous possédiez toutes les compétences.

Nous avons plutôt dressé une liste de celles qui, selon nous, vous aideront à réussir et à vous épanouir dans ce rôle: Diplôme d’ingénieur ou équivalent en Data Science, Data Analysis ou domaine connexe. Expérience solide des outils de Data Science et des systèmes d’information complexes. Excellente maîtrise de Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Statsmodels, etc). Solide connaissance des méthodes de prévision de la demande et des séries temporelles (ARIMA, Prophet, XGBoost, Deep Learning ou équivalents).

Connaissance des technologies d’IA générative, LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et Prompt Engineering. Capacité à traduire des besoins métier en solutions analytiques et à communiquer efficacement avec des parties prenantes non techniques. Anglais courant et esprit tourné vers l’international. Autonomie, rigueur et structuration dans l’approche des projets. Compréhension technique et industrielle des processus de chaîne d'approvisionnement.

Esprit critique, capacité à challenger l’existant et orientation vers les résultats. Capacité à travailler dans une organisation complexe et à collaborer avec des équipes diversifiées. Ce que vous apprécierez Rejoignez-nous pour une nouvelle expérience de vie - le secteur ferroviaire est un secteur d’avenir, vous pouvez donc vous développer et acquérir de nouvelles compétences et expériences tout au long de votre carrière.

### Vous pourrez également

Bénéficier de stabilité, de défis et d'une carrière à long terme sans routine quotidienne. Travailler avec des équipes passionnées par l'innovation et la durabilité. Collaborer avec des équipes transversales et des collègues qualifiés dans un environnement multiculturel. Contribuer à des projets innovants qui redéfinissent la mobilité de demain. Utiliser notre environnement de travail flexible et axé sur la collaboration.

Orienter votre carrière dans la direction de votre choix à travers les fonctions et les pays. Bénéficier de notre investissement dans votre développement, par le biais de programmes d’apprentissage primés. Progresser vers des rôles de leadership ou d’expertise technique selon vos aspirations. Bénéficier d'un système de rémunération équitable et dynamique qui reconnaît vos performances et votre potentiel, ainsi que d'une couverture sociale complète et compétitive (assurance-vie, assurance-maladie, pension).

Il n'est pas nécessaire d'être un passionné de trains pour s'épanouir chez nous. Nous vous garantissons que lorsque vous monterez dans l'un de nos trains avec vos amis ou votre famille, vous en serez fier. Si vous êtes prêt à relever le défi, nous aimerions vous connaître! Important En tant qu'entreprise mondiale, nous sommes un employeur qui prône l'égalité des chances et qui célèbre la diversité dans les 63 pays où nous sommes présents.

Nous nous engageons à créer un lieu de travail inclusif pour tous.

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 11, 2026
- Last checked: Oct 11, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: Lieu: Saint-Ouen, FR[Apply on Alstom’s careers site →](https://jobsearch.alstom.com/job/Saint-Ouen-Data-Scientist-pour-pi%C3%A8ces-de-rechange-%28FH%29/1444679333/)

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