Data Scientist - Maintenance Prédictive (H/F)

NBTECH TOULOUSE
Canton de Castelginest, France
3 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French
Experience level
Intermediate
Compensation
€ 47K

Job location

Canton de Castelginest, France

Tech stack

Data analysis
Python
NumPy
TensorFlow
Data Processing
PyTorch
Prophet
Pandas
Scikit Learn
Recurrent Neural Networks

Job description

Dans le cadre du renforcement de ses équipes, nous recherchons un Data Scientist - Maintenance Prédictive (H/F) pour intervenir sur des activités d'analyse de données industrielles et de développement de modèles prédictifs dans un environnement technique exigeant. Vous interviendrez sur des missions essentielles mêlant analyse de données, séries temporelles, détection d'anomalies et développement Python, en lien direct avec les équipes Maintenance, Qualité et Ingénierie. Vos missions principales : - Analyser les données issues des équipements, capteurs et historiques de maintenance, - Réaliser la structuration, le nettoyage et la préparation des datasets, - Développer des modèles de séries prédictives (ARIMA, Prophet, LSTM.), - Mettre en place des algorithmes de maintenance prédictive (détection de dérives, anomalies, patterns), - Déployer les modèles dans l'environnement industriel et assurer leur suivi, - Participer aux revues techniques et aux analyses de performance, - Garantir la qualité et la conformité des livrables, - Collaborer avec les équipes Data, Maintenance, Qualité et Ingénierie. Informations pratiques : Démarrage : dès que possible Horaires : Journée Localisation : Aucamville (31) Environnement : Data / Maintenance prédictive / Industrie Le profil recherché : Issu(e) d'un environnement industriel ou technique exigeant, vous justifiez d'une pratique confirmée de l'analyse de données, du développement Python et des modèles prédictifs appliqués à la maintenance. Vous avez développé les compétences suivantes : Maîtrise de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn ; TensorFlow/PyTorch appréciés), Pratique confirmée des séries temporelles / séries prédictives, Connaissance des environnements industriels, capteurs, télémétrie, fiabilité, Développement de modèles de détection d'anomalies et prédiction de pannes, Compréhension des contraintes opérationnelles de maintenance, Capacité à vulgariser et à travailler avec des équipes terrain. Une expérience en maintenance prédictive serait un plus.

Requirements

  • Adapter les outils de traitement statistique de données
  • Conduire des travaux d'études et de recherche
  • Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information

Savoir-être professionnels

  • Avoir l'esprit d'équipe
  • Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie
  • Etre force de proposition

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