Détails de l'annonce
Référence
230667
Date de publication
27 octobre 2025
Type de contrat
CDILieu de travail
Tunis, Tunisie
Expérience requise
Entre 1 et 2 ans
Niveau d'études
Bac + 5
Salaire proposé
Disponibilité
Plein temps
Langues
Arabe Français Anglais
Mobilité
Locale, Internationale
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Entreprise
ENNOPULSE
Secteur: automobile / moteurs / engins mécaniques
Taille: Entre 20 et 100 employés
Description de l'annonce
🚗 ENNOLAB recrute un·e Ingénieur·e Data Scientist – Secteur Automobile – Tunisie🚀
Vous êtes passionné(e) par la data, la modélisation et l’innovation automobile ?
Vous souhaitez transformer des milliers de données issues d’essais, de bancs de tests et de simulations en informations techniques exploitables pour concevoir les véhicules de demain ?
👉 Rejoignez ENNOLAB, acteur engagé dans la digitalisation et la performance de l’ingénierie automobile.
🎯 Vos missions
Intégré(e) au sein du pôle Data & Simulation, vous participerez à la valorisation des données issues des activités de R&D.
Vos principales missions seront :
Collecter, structurer et analyser les données issues d’essais véhicules et de simulations numériques ;
Développer des algorithmes de machine learning pour la prédiction et l’optimisation de performances ;
Concevoir des scripts et outils d’automatisation en Python ;
Mettre en place des tableaux de bord et visualisations interactives ;
Collaborer avec les équipes essais, calcul et conception pour transformer les données en indicateurs utiles.
🧠 Votre profil
Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’un Master 2 en Data Science, Mathématiques appliquées, Informatique ou Ingénierie numérique ;
Première expérience (stage, alternance ou premier emploi) en data appliquée à l’industrie ou à la simulation ;
Bonne maîtrise de Python, pandas, scikit-learn, Jupyter, Git ;
Curiosité scientifique, rigueur et goût pour les environnements techniques complexes.
🌍 Nous vous offrons
L’opportunité de participer à des projets innovants dans le domaine de la R&D automobile ;
Un encadrement technique par des experts en data et simulation ;
Un environnement agile, collaboratif et orienté apprentissage ;
De réelles perspectives d’évolution au sein du groupe ;