Ingénieur R&D Modélisation Statistique et Machine Learning H/F Aqualande

Détail du poste

Vos missions :
- Participer activement à la mise en place, au suivi et à la conduite d'essais terrain (nutrition, reproduction, alevinage, grossissement, qualité de l'eau, etc.) en collaboration avec les équipes R&D et terrain.
- Développer des modèles statistiques et d'intelligence artificielle pour analyser, prédire et interpréter des données complexes.
- Développer et déployer des solutions analytiques robustes et interprétables, en s'appuyant sur R/Python, des workflows reproductibles et des outils interactifs comme Shiny ou Streamlit.
- Explorer, nettoyer et structurer des données issues de bases relationnelles ou hétérogènes (SQL, R, Python).
- Concevoir des prototypes IA dans un cadre R&D (machine learning, modèles bayésiens, deep learning...).
- Assurer une veille active sur les méthodes statistiques avancées et les modèles d'intelligence artificielle complexes afin d'enrichir les approches R&D et anticiper les évolutions technologiques.

Formation Bac +4/5 (école d'ingénieur ou Master) avec une spécialisation en modélisation statistique et machine learning, avec expérience minimum de 2 ans dans ce domaine.

Des connaissances en aquaculture, halieutique, agronomie ou dans un domaine connexe constitueraient un atout apprécié.

Compétences techniques :
- Statistiques avancées : régressions, modèles linéaires et non linéaires, modèles mixtes, séries temporelles, méthodes bayésiennes, tests d'hypothèses
- Programmation : maîtrise de R (tidyverse, ggplot2, RMarkdown, Shiny) et de Python (pandas, scikit-learn, numpy, Streamlit, matplotlib)
- Machine Learning & IA : développement de modèles pour la classification, la prédiction ou la segmentation, avec des outils comme scikit-learn, XGBoost ou TensorFlow/PyTorch.
- Base de données : SQL avancé, manipulation et extraction de données dans PostgreSQL, MySQL, SQLite
- Développement de workflows reproductibles : gestion de version (Git), automatisation de scripts, pipelines de données
- Visualisation de données : construction de tableaux de bord interactifs (Shiny, Streamlit), visualisation statistique avancée (ggplot2, plotly)

#AGRO

En 1981, une dizaine d'entrepreneurs landais créaient les premières piscicultures pour dynamiser le tissu économique local en utilisant les ressources naturelles de leur région.

40 ans plus tard, le Groupe Aqualande est devenu un des leaders européens de l'aquaculture et compte plus de 1000 collaborateurs.

Ses différents métiers vont de la reproduction des poissons jusqu'à leur commercialisation, en passant par leur élevage et leur transformation.

Les valeurs qui nous animent sont toujours les mêmes : Bienveillance, Engagement, Exemplarité et Solidarité.

Notre vision ?

Développer une Filière Aquacole, Responsable, Engagée et Respectueuse des Hommes, des Poissons et de l'Environnement.

Notre marque phare Ovive est leader du marché de la truite fumée, une des premières marques du marché des poissons fumés et de toute la catégorie « Traiteur de la mer ».

Nos produits sont issus d'une filière d'élevage française et nous faisons preuve d'une exigence qualité à tous les stades de la fabrication de nos produits.

Le Groupe Aqualande est labellisé Engagé RSE depuis plus de 10 ans et au niveau exemplaire depuis 2017.

Dans le cadre du développement de nos projets en aquaculture durable et du renforcement de nos activités R&D terrain, le pôle innovation du Groupe recherche un(e) ingénieur(e) R&D en modélisation statistique et machine learning.

Ce poste clé s'inscrit dans une dynamique d'innovation appliquée, avec un fort impact sur la performance des systèmes d'élevage durables et l'optimisation des pratiques.