Agriodor, est une PME de l’AgriTech fondée en 2019, après 5 ans de recherche à l’INRAE.
La société développe et commercialise des solutions de biocontrôle innovantes. Agriodor s’appuie sur une expertise scientifique et technique dans les domaines de l’entomologie, de l’écologie chimique et de l’agronomie pour créer des parfums à base de médiateurs chimiques qui vont permettre de manipuler le comportement des insectes ravageurs aux champs et ainsi protéger les cultures sans insecticide.
L’équipe, dynamique et pluridisciplinaire, est constituée d’une quarantaine de personnes avec notamment des profils internationaux, ses activités s'étendent de la découverte de molécules actives jusqu'aux essais en plein champ, en passant par la chimie analytique, la formulation des diffuseurs et l'étude du comportement des insectes.
Ces travaux produisent en continu une donnée expérimentale riche et variée dont nous souhaitons optimiser l'exploitation. La création de ce poste s'inscrit dans ce contexte.
Vous rejoignez le Head of Data et portez le volet scientifique de la fonction data : biostatistique, plans d'expérience et modélisation, au service des équipes scientifiques d'Agriodor.
Vos missions principales sont les suivantes :
Vous êtes l'interlocuteur des équipes sur la conception de leurs essais et sur l'exploitation de leurs résultats.
En collaboration étroite avec les chercheurs, vous construisez une approche dirigée par les données pour optimiser la composition des mélanges.
Vous modélisez la cinétique de libération depuis nos matrices et les facteurs qui la font varier pour en tirer une métrique rapide.
Vous concevez des méta-analyses à façon sur nos jeux de données historiques et courants.
L'industrialisation des modèles est portée par l'équipe data : vous n'avez pas à être ingénieur de production : ni CI/CD, ni MLOps. Votre livrable est un modèle validé et documenté, pas une chaîne de déploiement.
Doté.e d'une solide formation mathématique : statistique, mathématiques appliquées, chimiométrie, optimisation, vous maitrisez les plans d'expérience et l'inférence sur données expérimentales réelles : modèles mixtes, faibles effectifs, données hiérarchiques et déséquilibrées, régression non linéaire sur des courbes. C'est le socle du poste.
Vos expériences vous ont permis de démontrer :
et de développer :
Nous vous offrons
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