Stage R&D – Data science et optimisation d’un procédé industriel - H/FSaint-Gobain

MAKING THE WORLD A BETTER HOME, faire du monde une maison commune, c'est la raison pour laquelle nous existons et c'est notre cap commun.

Présent dans 75 pays, Saint-Gobain est le leader mondial de la construction durable.

Notre métier ? Nous concevons, produisons et distribuons des matériaux et des services pour les marchés de l'habitat et de l'industrie.

Nos solutions ? Elles se trouvent partout dans notre vie quotidienne - bâtiments, transports, infrastructures - et apportent confort et durabilité.

Notre ambition ? Où que vous soyez, laissez votre personnalité briller et nos valeurs vous guider chaque jour pour inventer un monde plus durable.

ISOVER, marque du groupe Saint-Gobain, est le leader mondial des solutions d'isolation durable. Depuis plus de 80 ans, ISOVER porte l'innovation sur l'ensemble de ses marchés et développe des isolants multi-matériaux pour répondre aux enjeux croissants de bien-être et d'efficacité thermique et acoustique.

Le CRIR, Centre de R&D de Saint-Gobain Isover, concentre les compétences clés pour développer et soutenir les activités d'Isover à l'international. Le centre R&D est situé à moins de 30 minutes de Compiègne, Senlis, Beauvais & Chantilly.

Le Centre de Recherche et d'Innovation de Rantigny SAINT GOBAIN ISOVER, situé au nord de Paris et accessible par les transports en commun, recrute aujourd'hui un.e stagiaire :

Stage R&D - Data science et optimisation d'un procédé industriel - H/F

A partir de février 2027, pour une durée de 6 mois

Ce stage est basé à Rantigny dans l'Oise (60)

Rattaché(e) à un ingénieur R&D, vos missions seront les suivantes :

• Établir une cartographie multisite d'un indicateur de performance des lignes de production de laine minérale du groupe Saint-Gobain. À partir d'échantillons industriels provenant de plusieurs usines et de données de production, vous construirez une base de référence, permettant de comparer quantitativement les différentes conditions de production.
• Développer des modèles d'inférence de cet indicateur. En combinant données process, caractéristiques produits et métadonnées, vous identifierez, en utilisant entre autres des techniques de machine learning, les variables réellement déterminantes et quantifierez leur impact sur la performance du procédé. L'objectif sera d'extraire des modèles des lois de comportement exploitables par les équipes R&D, de hiérarchiser les leviers d'amélioration, d'estimer leur potentiel de gain et d'identifier les golden batches.
• Approfondir l'un des mécanismes physiques mis en évidence par l'analyse des données. Selon les résultats obtenus, vous investiguerez plus en détail le phénomène physique prépondérant, au travers de modélisations et d'expérimentations ciblées.

Formation : Étudiant.e en année de césure ou en dernière année d'école d'ingénieur généraliste

Langues : Français et anglais

Compétences et aptitudes requises :

• Solides bases en analyse de données
• Maîtrise de Python
• Intérêt pour le machine learning interprétable et les données industrielles
• Appétence pour la compréhension physique des procédés et l'expérimentation
• Autonomie, rigueur et prise d'initiative
• Capacités rédactionnelles et esprit de synthèse
• Anglais professionnel nécessaire pour interagir avec les usines du groupe