Mission freelance Technico-Fonctionnel / Scientific Data Engineering - Expert DataOps - R&D

Objectifs de la mission :
Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs.

Enjeux et rôle du consultant
- Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS).
- Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité.
- Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques.
- Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité.
- Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche.

Environnement & contexte :
R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes.
Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation.
Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets.

Livrables :
Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering)
Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops)
Formalisation technique et Support à la valorisation

Obligatoire :
Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud.

Expériences entre 7 et 9 années.

Objectifs de la mission :
Le Lab recherche un Ingénieur de Recherche DataOps capable de concevoir et enrichir une infrastructure de données permettant des études scientifiques sur la cognition des voyageurs.

Enjeux et rôle du consultant
- Traduire les besoins théoriques des chercheurs en pipelines de données robustes et architectures cloud performantes (AWS).
- Garantir l’intégrité scientifique des traitements : gestion des biais statistiques, fiabilité des séries temporelles, reproductibilité.
- Concevoir des environnements d’expérimentation Cloud fiables, orientés production de résultats scientifiques.
- Documenter et structurer les travaux pour assurer leur pérennité.
- Agir comme le bras technique du Lab dans un contexte de recherche.

Environnement & contexte :
R&D agile manipulant des volumes de données massifs et hétérogènes.
Stack : AWS, Python (Scientific Stack), conteneurisation.
Interaction clé avec l’IT Groupe pour favoriser le portage et l’exploitation des données dans d’autres projets.

Livrables :
Instrumentation des données pour la recherche (Scientific Data Engineering)
Architecture Cloud pour l'expérimentation (Scientific Ops)
Formalisation technique et Support à la valorisation

Obligatoire :
Thèse de doctorat (Data, ML ou Mathématiques Appliquées) garantissant sa capacité à dialoguer avec des chercheurs, couplée à une expérience opérationnelle forte en Ingénierie logicielle/Cloud.

Expériences entre 7 et 9 années.