Stagiaire ingénieur data science pour jumeaux numériques industriels (F/H)Saint-Gobain

Saint-Gobain, leader mondial de la construction durable, développe des solutions innovantes pour les bâtiments, les infrastructures et la mobilité. Chez Saint-Gobain, nous croyons au progrès et souhaitons montrer la voie pour améliorer le bien-être individuel et collectif. Cette ambition est portée par notre raison d'être : 

"Making the World a Better Home" 

Au sein de l'équipe Gypsum 4.0, vous contribuerez à l'exploitation des données industrielles issues des lignes de production de matériaux en plâtre. L'équipe déploie des jumeaux numériques dans une quinzaine d'usines afin d'améliorer la traçabilité, la compréhension des procédés et la performance industrielle. 

Afin d'accélérer le développement de ces solutions, nous souhaitons renforcer nos outils de traçabilité des produits en usine et nos capacités à générer des recommandations de paramètres procédé permettant d'optimiser les performances industrielles.

Intégré(e) à l'équipe Gypsum 4.0, vous participerez au développement de solutions innovantes associant data science, machine learning et industrie 4.0.

Vos principales missions seront :

• Développer et améliorer les techniques de traçabilité des produits au sein des lignes de production.
• Exploiter les données issues des jumeaux numériques.
• Concevoir et développer des modèles de machine learning .
• Assurer la maintenance et l'amélioration continue des tableaux de bord utilisés par les équipes de production.
• Développer des outils permettant de délivrer en temps réel des recommandations aux opérateurs et ingénieurs procédés.
• Participer au déploiement et à l'industrialisation des solutions développées dans plusieurs usines du Groupe, collaborer avec des experts procédés, data scientists et équipes industrielles internationales.

Vous êtes étudiant(e) en dernière année ou avant-dernière année d'École d'Ingénieur ou de Master avec une spécialisation en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou Génie Industriel.

Compétences techniques :

• Connaissances en machine learning et bonne maîtrise du langage Python.
• Connaissance des outils de versionnage de code (Git) et en inférence bayésienne.
• Expérience avec des outils de visualisation tels que Grafana.
• Connaissances des services Microsoft Azure  et mise en place de chaînes de calcul.

Qualités personnelles :

• Sens du détail et esprit critique vis-à-vis des résultats obtenus.
• Force de proposition et capacité à identifier de nouvelles opportunités d'amélioration, bon relationnel et capacité à travailler avec des interlocuteurs variés.