Data scientist

How do you make a difference?

En tant que Data scientist – dans le service Corporate strategy, vous développez et maintenez des modèles stratégiques qui fournissent des insights approfondis et qui contribuent directement aux choix politiques et aux décisions d’investissement.

Vous travaillez à l’intersection des données, du business et de la stratégie et vous veillez à ce que des hypothèses et calculs complexes soient implémentés de manière transparente, robuste et reproductible dans des solutions de données évolutives.

What is your role at NMBS?

En tant que Data scientist, vous aurez les responsabilités suivantes :   

• Vous développez, maintenez et industrialisez des modèles stratégiques sur la base d’hypothèses métier, en collaboration avec les parties prenantes concernées.


• Vous travaillez en étroite collaboration avec des collègues de différentes directions de la SNCB dans un contexte transversal à l’échelle de toute l’organisation.


• Vous traduisez des modèles Excel existants, aujourd’hui gérés localement, en solutions PySpark robustes et évolutives.


• Vous automatisez le traitement des données et l’exécution des modèles via des pipelines dans Databricks.


• Vous travaillez avec Python et PySpark dans un environnement Azure Databricks pour traiter les données, implémenter des modèles et réaliser des analyses.


• Vous veillez à la transparence, à la reproductibilité et au respect des bonnes pratiques lors de l’implémentation des modèles.


• Vous explorez les opportunités d’intégrer des sources de données et des techniques analytiques supplémentaires (telles que les données spatiales, l’IA ou des visualisations avancées) lorsqu’elles apportent une réelle valeur ajoutée aux insights stratégiques.


• Vous suivez activement les évolutions IA et machine learning et réfléchissez à la manière dont elles peuvent renforcer la modélisation stratégique.

Notre manière de travailler

• Le développement se fait localement dans VS Code dans un repository Git partagé.


• La collaboration se fait via des pull requests dans Azure DevOps.


• Le déploiement et l’exécution se font dans Azure Databricks.


• Nous travaillons selon une méthode agile, avec un développement itératif, des cycles de feedback courts et une collaboration étroite avec les parties prenantes.


• Nous suivons les bonnes pratiques en matière de qualité de code, de gestion de versions et de collaboration.


• Vous travaillez dans une équipe où le partage de connaissances, la transparence et la qualité sont essentiels.

Why is this job for you?

• Vous avez un master, de préférence en mathématiques, statistiques, data science, sciences de l’ingénieur ou une autre discipline quantitative (ou équivalent par expérience) ET une expérience de minimum 4 ans en tant que data scientist en industrie.

ET vous disposez des compétences suivantes :

• Vous êtes doté.e d’une solide connaissance de Python pour le data wrangling, l’analyse de données et la modélisation.


• Vous avez de l’expérience avec PySpark et le travail avec de grands volumes de données.


• Vous avez de l’expérience dans l’industrialisation d’analyses ou de modèles (par exemple la migration d’Excel vers du code de production).


• Vous communiquez aisément, aussi bien en français qu’en anglais et pouvez expliquer clairement des modèles complexes et des hypothèses à des parties prenantes non techniques.


• Vous avez un esprit structuré et êtes orienté.e solution et qualité.


• Vous avez un intérêt pour le machine learning, les applications d’IA, les données géographiques ou outils GIS (par ex. QGIS, ArcGIS), le transport, la mobilité ou des systèmes opérationnels complexes ? Il s’agit d’atouts en plus.

Si vous avez obtenu votre diplôme à l'étranger, vous devez être en possession d'une attestation d'équivalence délivrée par la Communauté française pour pouvoir participer à la sélection.

Chaque personne est unique. Il est important pour nous que vous puissiez être vous-même. C’est ce qui rend la SNCB plus forte. C’est pourquoi nous accordons beaucoup d’importance à la diversité et à l’inclusion.

What can you expect from us?

Choisir la SNCB, c'est choisir un environnement où vous pouvez apprendre et vous épanouir. Vous serez entouré de chouettes collègues qui vous soutiendront. En tant que Data Scientist, vous recevez un package salarial qui se compose de :  

• Un salaire attractif complété d'un 13e mois, d'une indemnité de frais, des chèques-repas et d'un bonus collectif et individuel. 


• Une partie du salaire est offerte sous forme de budget flexible. Vous pouvez opter pour la location d'un vélo, une voiture en leasing, pour le remboursement de l'épargne-pension, etc. 


• Une assurance hospitalisation et collective. 


• Un horaire flexible, un bon équilibre entre vie professionnelle et vie privée grâce à 33 jours de congés par an. 


• Un abonnement de train en Belgique, des avantages sur les lignes internationales et une indemnité vélo. 


• Des avantages pour votre famille comme des réductions sur les sorties en famille et dans les magasins. 

Where will you be working?

Vous travaillerez à proximité de la gare du Midi, dans le bâtiment Delta.

What’s next ?

1. Vous postulez en ligne. 


2. Nous lisons votre CV et votre lettre de motivation avec grande attention. Nous vous appelons pour faire plus ample connaissance. 


3. Vous passez un entretien d’embauche dans lequel vous pourrez montrer votre motivation et vos compétences. Pour préparer cet entretien, vous complétez un questionnaire de personnalité et préparez un business case. 


4. Il s’est bien passé ? Vous passez un deuxième entretien.


5. Nous vous faisons une proposition de contrat.  


6. Vous commencez votre premier jour de travail !   

Nous nous réservons le droit d'ajuster ou de suspendre cette procédure en cas de nécessité. Notre équipe de recrutement sélectionnera les profils les plus en adéquation avec les exigences du poste afin de garantir une correspondance optimale. 

Do you have any questions?

Jobreq 53312 :
 

Sur le contenu du job :  
Bart Wuyts
[email protected]

 
Sur la procédure de sélection :  
Amandine Ribaucourt
[email protected]