Section Data Lab - Data Scientist H/F - Ministère des armées. Liberté, égalité, fraternité.

La DMAé est un organisme interarmées qui assure l'ensemble des fonctions concernant le maintien en condition opérationnelle (MCO) des matériels aéronautiques et associés de sa responsabilité. La DMAé se compose de personnels civils et militaires, répartis principalement sur Bordeaux, sur Paris Balard pour le pôle direction ainsi qu'au sein d'unités situées en province.
Intégré dans le Pôle numérique de la DMAé, au Centre des Services de la Donnée (CSD), le bureau valorisation des données a pour mission de piloter et orchestrer les travaux concourant à la préparation des données pour les métiers, à la mise en place de la BI (Self-service), aux études permettant de connaitre et comprendre les données afin de prévoir et anticiper ainsi qu'atteindre des objectifs de performance du MCO-A;
Affecté à la section Data Lab, l'expertise du poste est attendue dans la capacité à développer des programmes permettant de s'appuyer sur la fouille de données, les statistiques, les méthodes de
référencement, l'apprentissage automatique et la visualisation de données, dans le but d'aider à la prise de décision.
Valoriser l'ensemble des données du MCO aéronautique pour en faire un levier de création de valeur
Mettre les données du MCO aéronautique au service de la compréhension des décideurs
Analyser les besoins fonctionnels et techniques auprès des différents métiers du MCO aéronautique
Élaborer des modèles prédictifs afin d'anticiper l'évolution des
données et des tendances relatives à l'activité de l'organisme considéré.
Concevoir les modèles statistiques, trouver ou bâtir les bases de données et
organiser les tests ou l'apprentissage statistique pour soutenir la prise de décision
Modéliser des résultats d'analyse des données afin de les rendre lisibles et exploitables par les décideurs.
Sanctuariser, assurer la significative des résultats produits aux profits des métiers ainsi que le bon déploiement des modèles dans les architectures techniques
Trouver les sources de données pertinentes et rassembler l'ensemble de ces sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l'analyse
Participer à l'élaboration des spécifications (pré-processing, cleaning, filtering, data quality etc.)
Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul. Concevoir et créer les modèles à réaliser ainsi que les algorithmes servant à la corrélation des données avec les règles.
Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique.Appliquer les techniques (statistiques, text mining, data mining...) d'extraction et d'analyse des informations.
Connaitre et comprendre les besoins métier et identifier les besoins des décideurs. Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables
Maîtriser les briques techniques permettant le suivi et l'analyse de la performances des modélisations effectués par le Data Lab (ML OPS). Assurer la CI/CD des traitements dans les chaines décisionnelles à travers les outils prov

Programmation Data Science (Python, R...) ;
­ ETL/ELT (Talend) ;
­ Base de données (SQL) ;
­ Outils de data visualisation (Qlik).
­ DEVOPS/MLOPS (Kubernetes, Docker, ArgoCD, Prometheus, Grafana)