Data Scientist - Data Engineer Industriel H/F

CONTEXTE

IN-GENIUM est une société de conseil en ingénierie qui accompagne ses clients industriels sur des projets techniques à forte valeur ajoutée. Nous mettons un point d'honneur à proposer à nos consultants des missions cohérentes avec leurs compétences, tout en assurant un accompagnement de proximité et un suivi personnalisé.

Dans le cadre du développement des activités de l'un de nos clients, acteur industriel international spécialisé dans les équipements de haute technologie, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer Industriel (H/F).

Vous rejoindrez une équipe en charge du développement et de l'exploitation de services digitaux destinés à la surveillance, l'analyse et l'optimisation de performances d'équipements industriels connectés.

MISSIONS

Au sein d'une équipe Digital & Data, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valorisation de la donnée industrielle, depuis son acquisition jusqu'à son exploitation opérationnelle.

Vos principales missions seront les suivantes :

• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications et services de traitement de données.
• Développer, maintenir et faire évoluer des applications Python dédiées à la collecte, au traitement et à l'analyse de données industrielles.
• Concevoir des traitements permettant de nettoyer, transformer et fiabiliser les données issues d'équipements connectés.
• Développer des indicateurs de performance, des modèles statistiques et des algorithmes d'analyse de données.
• Participer à la mise en oeuvre de modèles de Machine Learning appliqués à des problématiques industrielles.
• Intégrer de nouvelles sources de données via API et différents protocoles de communication.
• Concevoir des tableaux de bord et des outils de visualisation pour les équipes métiers.
• Identifier les anomalies de fonctionnement et participer à leur résolution.
• Garantir la qualité, la traçabilité et la robustesse des traitements développés.
• Rédiger la documentation technique et assurer le transfert de connaissances auprès des équipes internes.
• Participer à l'amélioration continue des outils et des méthodes de développement.

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

• Python
• Pandas
• NumPy
• TensorFlow / Keras
• Machine Learning
• Traitement de séries temporelles
• API REST
• MQTT
• Docker
• TimescaleDB
• Grafana
• Git
• Analyse statistique
• Visualisation de données
• Développement logiciel industriel