Ingénieur(E) Machine Learning / Deep Learning - Confirmé(E) - Les Lilas - Plein temps (> 32 heures)

Rattaché(e) à la Branche Industrie et Energie de WSP France et sous la responsabilité du chef de groupe, vous intervenez en tant que Ingénieur HVAC /Chef de Projets (selon les opportunités), vous interviendrez sur des missions de Maîtrise d'œuvre et d'ingénierie technique ou d'Assistance à Maitrise d'Ouvrage de la phase de conception à la phase de réalisation de projets industriels de différentes typologies, pouvant englober une partie Énergie., 1)En tant qu'ingénieur HVAC, vous * Assurerez les études techniques de conception en liaison avec le chef de projet et en relation avec les architectes, les Maîtres d'Ouvrage et leurs conseils; * Établirez les bilans thermiques, les notes de calcul associées, le dimensionnement des installations, les pièces écrites (notes techniques, CCTP) et les plans et schémas en collaboration avec les projeteurs, de la phase APS jusqu'au dossier de consultation des entreprises; * Serez également chargé de l'analyse des offres des entreprises et de la mise au point des marchés, du suivi et du contrôle des études d'exécution ; * Assurez dans la phase de suivi de chantier la vérification de la conformité technique des travaux jusqu'à la réception des ouvrages (pour vos lots HVAC étendus au désenfumage, plomberie, fluides industriels, protection incendie). 2) Gestion du projet en phases en MOE type loi MOP ou en AMO (selon opportunité) * Conseil technique et organisationnel, * Portage de la compétence CVC-Fluides, TCE * Rédaction de programmes techniques, * Participation aux dossiers de consultation, * Assistance au pilotage de dialogues compétitifs, * Rédaction de notes technique, mémoires d'analyse, * Assistance aux suivis d'opérations en phase étude et travaux 3) Participation à la démarche de conquête d'affaire en étant associé à l'établissement du volet technique et méthodologique des offres commerciales., Un environnement de travail inspiré par la diversité, motivé par l'inclusion. - Notre politique de travail flexible - Nous reconnaissons l'importance de l'équilibre entre nos vies professionnelles et privées et nous vous encourageons à trouver le vôtre. - WSP, c'est choisir de rendre meilleur le monde qui nous entoure, entre autres, l'environnement, les infrastructures de transports, les bâtiments et l'aménagement des territoires. - D'excellentes perspectives de carrière. Nous sommes en pleine croissance et, chaque jour, nous tâchons de nous surpasser. Nous sommes ouverts à vos idées et souhaitons tenter de nouvelles choses. Nous avons un environnement de soutien qui investit dans votre développement et dans votre formation. - WSP, c'est adopter une culture de la collaboration avec des collègues, qui se distinguent par leurs compétences. Venez découvrir notre fantastique équipe ! Nous offrons à nos employés une culture d'entreprise exceptionnelle, des salaires concurrentiels, des avantages sociaux complets, ainsi que des programmes d'épargne intéressants.

Vous accompagnerez l?évolution du réseau campus sur plusieurs sites, avec une forte composante opérationnelle et de coordination. La mission inclut également des travaux en environnement lab (tests, documentation, innovation). ?? Le poste est exclusivement ouvert en portage salarial via notre structure.

En tant qu'Ingénieur(e) DevOps, vous serez responsable de la gestion et de l'automatisation des environnements de déploiement. Vous jouerez un rôle clé dans la gestion de l'infrastructure et l'optimisation des processus afin d'assurer la continuité et l'efficacité des services. Vos responsabilités : * Automatisation des processus de déploiement : Création, mise à jour et maintenance des pipelines CI/CD pour assurer une livraison continue. * Gestion de l'infrastructure : Gestion des environnements sur le cloud (AWS, Azure), optimisation de la scalabilité et de la sécurité. * Collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les nouvelles fonctionnalités dans un environnement contrôlé et sécurisé. * Surveillance et gestion des incidents : Assurer la surveillance des systèmes et l'identification rapide des anomalies pour éviter les interruptions de service. Compétences techniques : * Jenkins : Configuration, gestion des pipelines CI/CD. * Kubernetes : Gestion des clusters et orchestration des containers. * Terraform : Infrastructure as Code pour la gestion des ressources cloud. * Ansible : Automatisation de la gestion des configurations. * CI/CD : Mise en place, gestion et optimisation des chaînes de déploiement.

Dans le cadre d'un projet d'analyse prédictive appliquée à l'optimisation énergétique, vous interviendrez en tant qu'ingénieur(e) Machine Learning / Deep Learning. Vous contribuerez à modéliser les facteurs influençant la consommation énergétique à partir de données opérationnelles complexes. Vos responsabilités * Collecte, nettoyage et préparation de données multi-sources (structurées et bruitées). * Exploration des données et visualisation des patterns de consommation énergétique. * Conception, entraînement et interprétation de modèles prédictifs (ML/DL). * Analyse d'importance des variables (SHAP, LIME…). * Rédaction de livrables techniques (rapports, notebooks, documentation de code).