Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'Euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.
Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME.
Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.
* CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.
Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi. Cet apprentissage est proposé au sein de l'équipe DATA composée d'un DATA Steward et de DATA ANALYST, du département Progrès et Transformation Digitale de la Direction Réparations.
Vous serez sous la responsabilité du DATA Steward. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le DATA Steward, les DATA Analyst, ainsi que les différents métiers opérationnels de l'entreprise et des fonctions transverses.
Les missions proposées pour cet apprentissage seront principalement orientées sur le développement de DATAIku au sein de la Direction Réparations. Dataiku est une plateforme d'analyse de données qui permet aux entreprises de construire, déployer et gérer des projets d'intelligence artificielle. Elle facilite la collaboration entre les équipes techniques et non techniques, offrant des outils pour la préparation des données, le machine learning, le développement d'applications analytiques, et plus encore. Dataiku se distingue par sa capacité à intégrer de nombreux services de données et à offrir une interface conviviale pour les analyses avancées.
Concrètement, les missions proposées reposeront sur ces 8 piliers :
1.Préparation et Nettoyage des Données :
- Apprendre à utiliser les outils de Dataiku pour importer, nettoyer et transformer des ensembles de données.
- Développer des scripts de préparation de données à l'aide de Python, R, ou des recettes visuelles de Dataiku.
2.Analyse et Visualisation des Données :
- Créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations pour interpréter les données.
- Utiliser des plugins de Dataiku pour des visualisations avancées.
Nota : Vous serez également amené à travailler avec PowerBI pour la visualisation des données
3.Machine Learning et Modélisation :
- Construire et entraîner des modèles de machine learning dans Dataiku, en utilisant des algorithmes prédictifs.
- Comprendre et mettre en oeuvre des techniques de validation et d'évaluation de modèles.
4.Déploiement de Modèles :
- Apprendre à déployer les modèles d'intelligence artificielle dans des environnements de production avec Dataiku.
- Participer à la mise en place de pipelines automatiques pour le déploiement continu.
5.Collaboration en Équipe :
- Faciliter la collaboration entre les équipes en utilisant les fonctionnalités de partage de projet et de documentation intégrées à Dataiku.
- Assister à des réunions de projet pour discuter des avancées et des défis rencontrés.
6.Intégration de Sources de Données :
- Apprendre à connecter Dataiku à diverses sources de données, telles que bases de données SQL, serveur NAS, SharePoint, API externes, etc.
7.Automatisation avec Dataiku :
- Créer des scénarios et des flux de travail automatisés pour la gestion des tâches répétitives et le traitement des données.
8.Optimisation et Performance :
- Étudier les meilleures pratiques pour optimiser les performances des workflows sur Dataiku.
- Analyser l'efficacité des calculs et proposer des améliorations.
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