Data Scientist - Machine Learning Engineer H/F - EPC GROUPE

EPC Groupe est un leader de la fabrication, le stockage et la distribution d'explosifs civils avec 44 filiales présentes dans plus de 29 pays. Le Groupe propose des solutions génératrices de performance et de valeur pour ses clients des secteurs miniers, carrières, travaux publics et souterrain.

Rejoignez nous !

Chez EPC, nous favorisons les évolutions internes, clé de notre croissance et de l'évolution de nos métiers. Nos engagements RH soutiennent une employabilité durable. Rejoignez un groupe où votre développement professionnel est essentiel.Nous recherchons un(e) Data Scientist / Ingénieur(e) en Machine Learning ayant un fort intérêt pour les sciences appliquées, les opérations minières et la transformation numérique. Vous travaillerez à l'intersection de la data science, de la géologie et de l'ingénierie, en développant des modèles destinés à optimiser la conception des tirs, automatiser les diagnostics et améliorer les prédictions de fragmentation à partir de données opérationnelles réelles.

Vous rejoindrez la Direction Technique Groupe, au sein de l'équipe R&D Algorithmique. Cette équipe est en charge du développement, de l'évolution et du support des algorithmes avancés et des outils logiciels visant à améliorer la qualité et la performance de nos solutions de tir. Elle rassemble plusieurs expertises telles que la physique, le calcul scientifique, les réseaux de neurones, le traitement d'images ou encore l'analyse des risques et de la sécurité. Vous collaborerez avec des experts miniers, des ingénieurs logiciels et des géologues pour construire des modèles robustes et interprétables, et les intégrer dans des outils numériques concrets destinés au terrain.

Missions :
- Développer, tester et déployer des modèles de machine learning pour prédire et optimiser les résultats de tir, incluant la caractérisation du massif rocheux, la fragmentation, les niveaux de vibration, la forme du tas de matériaux) et les simulations numériques.
- Analyser et traiter de grands volumes de données opérationnelles provenant de sources variées telles que le forage, la géologie, le suivi environnemental et les capteurs de tir.
- Concevoir et maintenir des pipelines de données pour l'entraînement, l'évaluation et l'amélioration continue des modèles tout au long de leur cycle de vie.
- Proposer des approches innovantes pour intégrer les modèles dans les outils opérationnels utilisés sur les sites miniers.
- Contribuer au développement d'interfaces graphiques intuitives permettant d'interagir avec les modèles.
- Collaborer avec les ingénieurs et les experts métiers pour valider et améliorer les modèles.
- Documenter les processus, méthodologies et résultats afin de garantir la transparence, la traçabilité et la reproductibilité.

- Titulaire d'un master ou d'un doctorat en Data Science, Géostatistique, Mathématiques Appliquées ou Ingénierie.
- Solide expérience en machine learning, en traitement de données (data wrangling) et en modélisation statistique.
- Excellente maîtrise de Python, avec des connaissances en SQL, PySpark ou R.
- Une bonne compréhension des processus miniers et/ou de la géologie est un atout majeur.
- Une expérience avec des plateformes de cloud computing (AWS, Azure) et le calcul distribué est un plus.
- A l'aise dans un environnement multidisciplinaire (ingénierie, géologie, opérations terrain).
- Compétences avérées en visualisation des résultats (ex. : Power BI, Plotly, Dash, Streamlit).
- Familiarité avec les outils de gestion de version (Git), les pratiques DEVOPS et les environnements de projet agiles.
- Excellentes capacités de communication et de transmission des connaissances.