Data Scientist
CDI 
Prise de poste :
dès que possible 
Lille
À propos de DiagRAMS Technologies
DiagRAMS Technologies est un éditeur de logiciel dédié à la maintenance prédictive. Start-up issue d’Inria, l’institut national de recherche dédié aux sciences du numérique, nous développons une solution d’analyse de données pour la maintenance prédictive industrielle.
Nous voulons contribuer à la transformation de l’industrie en l’aidant à économiser ses ressources (matières & énergie) et à valoriser ses experts (moins de tâches en urgence, plus de temps pour fiabiliser et améliorer les machines). Notre ambition est ainsi d’apporter un outil clé en main pour aider les techniciens et ingénieurs de maintenance à surveiller leurs équipements.
Aujourd’hui, DiagRAMS Technologies c’est une équipe dynamique, une rupture technologique en Data Science et des collaborations initiées avec des partenaires industriels (grands comptes). Nous sommes situés en plein cœur du centre-ville de Lille.
Descriptif du poste
Dans un contexte industriel, des capteurs enregistrent en continu des signaux correspondant à différents paramètres de fonctionnement d’un système (pression, température, etc). L’analyse en continu de ces signaux et l’apprentissage de leurs relations avec le fonctionnement réel du système permettent d’en détecter des dysfonctionnements, d’évaluer quand la prochaine panne du système va se produire et d’intervenir avant la panne. Cette approche correspond à la maintenance prévisionnelle ou prédictive.
Sous la supervision du Data-science leader, tu seras amené à analyser des données industrielles pour des partenaires industriels avec des objectifs variés selon les projets (surveillance de l’état de santé de machine, optimisation de process..). Tu seras également amené à concevoir, implémenter et faire évoluer des méthodes de Data-science de la solution DiagRAMS.
Principales activités
- Analyser les jeux de données réels provenant de partenaires industriels,
- Proposer des méthodes et algorithmes permettant de répondre aux problématiques,
- Faire un état de l’art et tester de nouvelles méthodes
- Présenter l’avancée des travaux en interne et aux partenaires industriels.
Profil
- 2 à 3 ans d’expérience sur un poste similaire
- Connaissances approfondies en machine learning et apprentissage statistique (algorithmes de clustering, svm, régression logistique, random forests),
- Maîtrise de Python,
- Appétence pour la conception et l’implémentation d’algorithmes,
- Maîtrise de Git
- Goût pour le travail d’équipe et le partage de connaissances,
- Bonne capacité rédactionnelle,
- Organisé et autonome.
Compétences additionnelles appréciées : Connaissances dans le domaine de la maintenance, de la fiabilité et du pronostic.
Langues : Français courant et maîtrise de l’anglais technique & scientifique (niveau B2 du cadre européen commun de référence pour les langues).