Job Description Summary À propos du rôle Nous recherchons un Data scientist expérimenté, intéressé par la gestion de la performance des équipements électriques pour nous aider à élaborer des stratégies de maintenance plus intelligentes, à réduire les temps d'arrêt imprévus et à optimiser les performances des équipements industriels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des ingénieurs en fiabilité, des experts en maintenance et des ingénieurs de données pour transformer les données des équipements en informations exploitables et en modules d'optimisation financière. Job Description Principales responsabilités Vous aidez les experts du domaine à définir les modules d'optimisation sous contraintes qui couvrent les actions de remplacement et/ou de maintenance sur les équipements Vous garantissez la couverture des besoins des clients. Vous développez et validez les modules avec le soutien de l'équipe DevOps. Vous communiquer les résultats aux parties prenantes techniques et commerciales pour expliquer les décisions de maintenance basées sur les données Environnement technique Langages : Python ou C++ Votre profil Master ou doctorat en science des données, en génie industriel, en mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe Au moins 5 ans d'expérience en optimisation mathématique Expérience pratique de travail avec de grands ensembles de données Capacité à collaborer avec les équipes techniques et de terrain (maintenance, opérations, etc.) Fort esprit d'analyse, souci du détail et compétences en résolution de problèmes Excellentes compétences en communication pour présenter des résultats complexes aux parties prenantes non techniques Compétences générales et style de travail Nous recherchons une personne qui : Possède d'excellentes compétences interpersonnelles et aime le travail d'équipe Souhaite participer pleinement à la réussite des projets des clients Connaît le travail agile (Scrum, sprints, stand-ups, retours réguliers, etc.) Accorde une grande importance à la qualité des livrables et à la clarté des retours Est curieux, proactif et attentif aux évolutions technologiques du marché Animés par le désir d'apprendre en permanence et de participer activement à leur propre développement We are looking for a Data Scientist with experience or strong interest in Asset Performance Management (APM) to help us drive smarter maintenance strategies, reduce unplanned downtime, and optimize the performance of industrial assets. You will work closely with reliability engineers, maintenance experts, and data engineers to turn equipment data into actionable insights and financial optimization modules. Key Responsibilities Support domain experts with the definition of the constrained optimization modules that cover replacement and or maintenance actions on assets Ensure that customer needs will be covered. Develop and validate the modules with the support of the devops team. Communicate findings to technical and business stakeholders to support data-driven maintenance decisions Technical Environment Languages : Python or C++ Your Profile Master’s or PhD in Data Science, Industrial Engineering, Applied Mathematics, or a related field At least 5 years of experience with mathematical optimization Hands-on experience working with large datasets Ability to collaborate with both technical and field teams (maintenance, operations, etc.) Strong analytical mindset, attention to detail, and problem-solving skills Excellent communication skills to present complex results to non-technical stakeholders Soft Skills & Work Style We are looking for someone who: Has excellent interpersonal skills and enjoys teamwork Wants to be fully involved in the success of client projects Is familiar with agile working (Scrum, sprints, stand-ups, regular feedback, etc.) Places great importance on the quality of deliverables and clear feedback Is curious, proactive, and attentive to technological developments in the market Driven by a desire to continuously learn and be an active participant in their own development Additional Information Relocation Assistance Provided: No
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