Leader mondial des solutions minérales durables, agit dans plus de 40 pays avec 12 400 collaborateurs. Nous innovons pour des industries plus responsables, en manifestant la performance environnementale et la RSE au cœur de nos actions.
Missions :
En tant que Data Scientist / AI Engineer intégré(e) au département S&T, vous participerez au développement et à l’intégration de solutions d’intelligence artificielle et de modélisation avancée pour soutenir les activités d’innovation, d’optimisation des procédés, et de caractérisation des matériaux. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes R&D, qualité, production, et digital.
Responsabilités :
- Identifier et structurer les cas d’usage IA/ML liés aux minéraux (diatomite, perlite, carbonates, etc.) et aux procédés (calcination, filtration, broyage…)
- Collecter, structurer et nettoyer les données issues des laboratoires S&T, usines et/ou capteurs industriels
- Développer des modèles prédictifs (régression, classification, séries temporelles) pour :
- prédire la performance filtrante de mélanges minéraux
- anticiper la présence d’impuretés (métaux lourds, traces)
- modéliser les propriétés physico-chimiques des minéraux
- Concevoir et tester des solutions d’IA générative pour l’aide à la rédaction de rapports, de FDS ou la génération de formulations
- Collaborer avec les application engineers (SME) pour le dev/validation des solutions IA
- Contribuer au déploiement de dashboards ou d’APIs pour restituer les résultats aux équipes métier
Formation :
- Bac+5 en science des matériaux, physique-chimie, data science ou disciplines connexes
- Première expérience réussie en data science dans l’industrie ou la recherche appliquée
- Esprit analytique, rigueur scientifique, autonomie
- Excellentes capacités de communication avec des experts non data
- Capacité à transformer des besoins métiers en solutions concrètes
- Anglais professionnel courant
Compétences :
- Connaissances en science des matériaux, chimie, géosciences ou procédés industriels
- Compréhension des propriétés physiques et chimiques des matériaux granulaires et poreux
- Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
- Machine learning : régression, classification, clustering, séries temporelles
- Deep learning : CNN, autoencoders, transformers (un plus)
- Notions en GenAI : LLMs, LangChain, embeddings, vector databases (bonus)
- Outils de visualisation : Plotly, Dash, Streamlit, PowerBI
- Bonnes pratiques de versioning (Git), tests et documentation
- Bases de données (SQL, NoSQL)
- Structuration de pipelines (Airflow, dbt…)
- Déploiement de modèles (MLflow, Docker, API Flask/FastAPI)
Pourquoi nous rejoindre ?
- Travailler au cœur de l’innovation sur des minéraux naturels à forte valeur ajoutée (santé, environnement, énergie)
- Être acteur de la transformation digitale d’un groupe industriel leader mondial
- Participer à des projets à fort impact sur la performance technique, la durabilité et la satisfaction client
- Évoluer dans un environnement international stimulant
