Data scientist - manufacturing f/h (H/F)

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Contrat à durée indéterminée

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📍 Entreprise

Description de l'offre

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 23,2 milliards d'euros en 2023, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.



Safran est la 1ère entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2023 » du magazine TIME.


Descriptif missionLa Data Science est au coeur de la transformation digitale du groupe Safran et, en particulier, du Manufacturing 4.0. Les machines de production, les ateliers et les moyens de contrôle génèrent de plus en plus de données. La transformation de ces données en informations utiles à la prise de décision, par le biais d'analyses statistiques et traitements de Machine Learning, est un levier clé pour l'amélioration de la performance du dispositif de production du groupe. La détection d'anomalies, la détermination de facteurs influents, la prédiction de qualité sont parmi les fonctions à fort impact sur lesquels les Data Scientist sont attendus.



Au sein de l'équipe Engineering et Manufacturing Data de Safran Analytics, le Centre d'Excellence Data 4.0 du Groupe, le Data Scientist aura pour mission de:

- Explorer et analyser les données issues de la production afin d'identifier des patterns qui répondent à des questions métier

- Concevoir et déployer des modèles d'analyse et de prédiction basés sur des méthodes statistiques (i.e. machine learning / deep learning), d'analyse de série temporelle et d'optimisation, afin de supporter la prise de décision.

- Contribuer, au sein d'une équipe multi-disciplinaire, à spécifier et créer des solutions de supervision avancée des processus de fabrication