La description
Le client travaille sur une solution de maintenance prédictive qui permet à nos techniciens d'augmenter les performances et la durée de vie des équipements de réfrigération et de génie climatique de nos clients (traitement de l'air, compresseurs, pompes, vannes, etc.).
Pour ce faire, nous utilisons la Data Science pour détecter les dérives et anomalies dans les données de fonctionnement des équipements et l'expertise technique du Client en services énergétiques pour valider nos modèles et recommandations aux techniciens.
Contexte technique:
L'enjeu est de réussir à modéliser et détecter des anomalies sur des milliers d'actifs chaque jour, tout en assurant à nos clients la fiabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme.
Le développement de la plateforme est réalisé, dans le cloud AWS, par une équipe de Data Scientists, Data Engineers, Développeurs back et front-end et DevOps et Scrum Master et Product Owner. Cette équipe travaille en collaboration avec les équipes Client Digital pour l'exécution, la sécurité, l'architecture et la conception.
Contexte d'affaires
Votre mission principale est de participer au développement de briques Data Science pour les produits numériques orientés données. Pour cela il vous faudra notamment:
Réaliser des études exploratoires sur les données mises à disposition (séries chronologiques, etc.); Identifier les problèmes commerciaux et les traduire en problèmes de données; Utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour répondre aux problèmes identifiés; Présenter les résultats et animer les ateliers d'affaires pour guider les développements; Industrialiser les modèles sélectionnés; Surveiller les modèles afin de gérer leur cycle de vie et les reformer ou les mettre à niveau lorsque la qualité baisse; Réaliser une amélioration continue des modèles; Fournir un code Data Science de bonne qualité (bonnes pratiques de code, évolutivité, sécurité, résilience, méthode); Participer aux rituels agiles de l'équipe produit pour laquelle vous travaillez, et notamment participer à la conception des stories Data Science et challenger les réponses de l'équipe technique (Data Engineer, DevOps, Developer Back); Faire les meilleurs compromis entre la précision du modèle et la complexité de la modélisation pour respecter les délais de mise sur le marché du produit dans le cadre budgétaire; Surveiller la technologie, en particulier sur les produits AWS Data Science; Animation de communautés autour de ces sujets.En tant que référent sur les sujets de la maintenance prédictive, vous serez également amené à:
Partagez vos connaissances sur les thèmes de la Maintenance Prédictive au sein de l'équipe Data; Représenter l'expertise Maintenance Prédictive du Groupe auprès d'acteurs externes.Vous avez un Bac + 5 et êtes passionné par le monde de la Data Science en général. Vous avez une expérience significative en Maintenance Prédictive. Idéalement, vous avez déjà travaillé dans une équipe de développement.
Compétences
TALENTS SPÉCIFIQUES
Supervision technique de profils plus juniors Confirmé (6 à 9 ans inclus)
Maîtrise des bibliothèques classiques de Data Science: Scikit-learn, Numpy, Pandas, Keras est un plus – Confirmé (6 à 9 ans inclus) Expertise en Maintenance Prédictive (incluant une expérience en environnement industriel) et en traitement de séries chronologiques – Confirmée (6 à 9 ans inclus) Compétences générales en apprentissage automatique confirmées (6 à 9 ans inclus) Langages de programmation: très bonne maîtrise de Python, R est un plus-confirmé (6 à 9 ans inclus) Un appétit pour le génie logiciel (6 à 9 ans inclus)Team Contact: romain@next-ventures.com
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