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1 day ago
Expert (H/F) en science des données et modélisation appliqués aux bioprocédés

Partout dans le monde, SUEZ apporte à ses clients, collectivités comme industriels, des solutions concrètes pour faire face aux enjeux de la gestion durable et intelligente des ressources en eau et des matières constituant les déchets.  
Le Centre International de Recherche sur l'Eau et l'Environnement (CIRSEE), principal centre d’expertises et d’innovation de SUEZ, participe à cette raison d’être en optimisant les solutions d’aujourd’hui et en préparant les solutions du futur. En particulier, le Pôle BioRessources du CIRSEE met son expertise au service du développement et de l’optimisation de filières et de solutions permettant de convertir les ressources résiduaires en bioénergies, fertilisants alternatifs, molécules et matériaux bio-sourcés, selon un concept de bioraffinerie. Ainsi ces ressources peuvent réintégrer les cycles d’usages afin d’en limiter les effets environnementaux, contribuant à la circularité des matières, la protection des sols, la limitation des émissions de gaz à effet de serre et la substitution des produits d’origine fossile ou minière. 

MISSIONS PRINCIPALES
Le poste proposé en CDI est celui de d’Expert en science des données et modélisation de bioprocédés (H/F). Ce poste est ouvert au sein du Pôle BioRessources du CIRSEE dans le Département « Caractérisation des déchets organiques & modélisation des procédés ». Les activités seront menées au sein des locaux du CIRSEE localisés soit à Croissy-Sur-Seine et au Pecq (78), soit sur la plateforme expérimentale BioResourceLab localisée à Narbonne (11).  

Un des principaux objectifs du poste sera de définir, structurer, coordonner et réaliser des actions d’expertise, de recherche, d’innovation et de support technique au service des offres et des opérations de SUEZ. 
Vous contribuerez ainsi à développer et renforcer l’expertise de l’équipe en termes de :  

Mise en œuvre et développement de méthodologies d’apprentissage statistique et de modèles mécanistes afin d’interpréter des données issues de l’échelle industrielle ou d’essais expérimentaux réalisés au laboratoire ; Support d’expertise au déploiement sur des sites industriels de solutions d’hypervision de bioprocédés développés par SUEZ ; Structuration et consolidation des données et des codes générés par l’équipe ; Veille et identification de nouveaux algorithmes d’apprentissage statistique adaptés aux besoins Métiers de SUEZ. 

Concrètement, vos activités consisteront à :   

Proposer des solutions innovantes pour la valorisation des données générées à l’échelle du laboratoire ou industrielle (structuration des données, algorithmes, modèles répondant aux enjeux Métiers de SUEZ) ; Réaliser de la veille scientifique et technique sur ces sujets ;  Elaborer, gérer et exécuter des projets de recherche/innovation ; Mener des missions de support technique auprès des entités de SUEZ et leurs clients, notamment pour le déploiement de solutions digitales d’hypervision de bioprocédés ;  Communiquer sur les projets/missions et leurs résultats auprès des entités internes (exploitants, direction techniques, directions commerciales, équipes achats…) et externe (clients, fournisseurs, partenaires scientifiques…) ; Contribuer au rayonnement scientifique de SUEZ par la rédaction de publications scientifiques, la participation à des conférences et à des communautés d’experts en France et à l’étranger. 

Vous aurez la responsabilité de la bonne conduite et de la valorisation des actions qui vous seront confiées.  

Vous devrez combiner des compétences et des savoir-faire scientifiques, techniques, organisationnels et interrelationnels. 

Ces missions requièrent en conséquence diverses aptitudes :  

Planification et fiabilité d’exécution : Identifier les risques et difficultés, gérer son temps et les priorités relatives aux missions afin de respecter ses engagements (délai de réalisation des missions, rendu du livrable, respect du coût). Leadership et gestion des activités : Savoir alerter en cas de difficultés/dérives, proposer des solutions/adaptations, prendre des décisions efficaces et s'assurer de l'adéquation des moyens disponibles (équipe projet, budget, temps) pour ses actions individuelles ou pour des actions menées par les collaborateurs contribuant aux projets (ingénieurs/stagiaires/apprentis/techniciens). Gestion des sollicitations : Savoir répondre aux besoins des clients et des filiales de SUEZ en proposant des actions claires et correctement dimensionnées. Savoir mobiliser les ressources nécessaires à l’exécution des actions. Communication : Communiquer de façon efficace et respectueuse avec ses collègues, encadrants, clients, partenaires. Adaptabilité : S'adapter aux contextes professionnels et leurs évolutions via l’intégration de nouvelles méthodes / outils de travail Innovation et vision stratégique : Evaluer la pertinence des innovations dans les missions de support technique et les projets de R&I ; savoir convaincre de l'intérêt de sa vision et s'engager dans la valorisation de ses idées et des résultats. Capacités relationnelles : Développer et renforcer des connexions avec l’écosystème d’innovation (laboratoires académiques, industriels, start-up, structures de soutien à l’innovation) en France et à l’international dans une perspective concrète de développement d’opportunités, de technologies et d’expertises. 

Conditions  
Dans le cadre de vos missions, vous serez amené(e) à collaborer avec  
l’ensemble des équipes du CIRSEE pour apporter du support concernant leurs besoins en analyses statistiques, modélisation prédictive et développement d’algorithmes ou de modèles mécanistes. 
diverses entités au sein de SUEZ, notamment les filiales proposant des solutions digitales et environnementales, traitant des déchets et des effluents ou développant de nouveaux procédés.  
des acteurs de l’écosystème de recherche et innovation (universités, instituts académiques, start up…) travaillant sur l’apprentissage statistique et la modélisation des bioprocédés. 

Télétravail : oui éligible 2 j par semaine après période d’essai validée 


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