Data scientist health monitoring f/h

Data Scientist Health Monitoring F/H Détail de l'offre Informations générales Entité de rattachement 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. 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 Référence 2025-164168 Description du poste Intitulé du poste Data Scientist Health Monitoring F/H Type contrat CDI Statut (CSP) Ingénieur & Cadre Temps de travail Temps complet Parlons de votre future mission Les systèmes aéronautiques modernes génèrent des quantités massives de données tout au long de leur cycle de vie. Ces données contiennent des informations essentielles pour surveiller l'état des équipements, détecter des anomalies précocement et optimiser la maintenance. Chez Safran Analytics, vous intégrerez l'équipe en charge du développement et du déploiement de solutions innovantes pour le suivi d'état des équipements. Vous participerez à la conception et au développement de modèles statistiques et de machine learning exploitant les données capteurs issus de systèmes complexes. Votre travail permettra de fournir des indicateurs fiables et prédictifs, au service des experts métiers. Vous participerez aussi à l'initiative Inner Source du groupe Safran : une démarche « open source interne » consistant à créer et partager des packages, outils et bonnes pratiques réutilisables par l'ensemble des sociétés du groupe Safran, afin de mutualiser le savoir-faire via un socle commun et d'accélérer l'innovation. Responsabilités - Explorer et modéliser des données issues de capteurs et systèmes avioniques, souvent en grande volumétrie et forte variabilité. - Développer et valider des modèles de prédiction (RUL - Remaining Useful Life, détection d'anomalies, pronostic de défaillances). - Mettre en œuvre des méthodes statistiques et d'analyse de séries temporelles complexes. - Concevoir des algorithmes robustes et adaptés au passage à l'échelle et au traitement temps quasi-réel. - Contribuer à la documentation et au partage de code et solutions dans le cadre de l'Inner Source. - Présenter les résultats techniques de manière compréhensible pour des experts métiers et des non-spécialistes. Mais encore ? (avantages, spécificités, ) Atouts supplémentaires : - Goût pour l'expérimentation et la recherche appliquée. - Expérience dans les domaines de l'aéronautique, de l'automobile, de l'industrie ou des transports. Aptitudes personnelles : - Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire et à communiquer efficacement. - Esprit analytique, rigueur et créativité. Parlons de vous Diplôme Bac5 ou ingénieur en mathématiques appliquées, informatique, data science ou disciplines proches. Expérience de 2 ans minimum sur des projets concrets de data science. Compétences techniques : - Maîtrise de Python et des bibliothèques de machine learning / deep learning (Pytorch, Jax). - Expérience en modélisation prédictive, détection d'anomalies, séries temporelles. - Bonne connaissance des bases de données SQL et des environnements cloud (AWS privilégié). - Notions de MLOps et bonnes pratiques de développement logiciel (tests, CI/CD, conteneurs). Localisation du poste Localisation du poste Europe, France, Ile de France, YVELINES (78) Ville Rue des jeunes bois 78117 Châteaufort Critères candidat Niveau d'études min. requis BAC5 Niveau d'expérience min. requis Jeune diplômé-e/Première expérience Langues Anglais (Courant)