Alternant(e) - Data Science et Plan d’Experiences : Modélisation des Procédés de Valorisation du CO2 - H/F
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L’alternance s’inscrit dans la cadre d’un projet de recherche. Celui-ci vise à développer une technologie innovante permettant de capturer et valoriser le dioxyde de carbone émis lors de l'incinération de déchets. Il s’agira de proposer des plans d’expériences pertinents et de modéliser les résultats obtenus à l’aide de méthodes statistiques et machine learning dans le but d’obtenir une meilleure compréhension de la méthode de traitement développée.
Missions principales
La compréhension technique du contexte métier lié à la capture de CO2 (variables mesurées, indicateurs de performance suivis…) Collecte du besoin de modélisation et proposition de plan d'expériences L’analyse et la visualisation de données issue de bases de données existante ou construire lors de la réalisation du plan d’expériences Modélisation des paramètres du procédé La valorisation et la communication de votre travail à l’équipe Nous vous proposons un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation à pourvoir début septembre 2026 pour 12 mois.
Qualifications
Vous entrez en Master 2 ou en dernière année d'Ecole d'Ingénieurs avec une spécialisation en Statistiques, Data Science ou Mathématiques Appliquées. Bonne capacité d’analyse de données Solides connaissances en mathématiques et en statistiques Solides connaissances en Plan d’expériences Solides compétences en programmation : Python/R, SQL Connaissance appliquée des algorithmes d’apprentissage automatiques Maîtrise de l'utilisation d'outils et de bibliothèques d'analyse de données tels que pandas, NumPy, Scikit-learn, plotly, seaborn, matplotlib Expérience avec le versionning (Git) Bonne communication écrite et orale Anglais B1 / B2 - Opérationnel Capacités d'analyse et de synthèse Rigueur et organisation Autonomie Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire Nous vous proposons un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation à pourvoir début septembre 2026 pour 12 mois.
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