Publié le 29/11/2019

Ingénieur Machine Learning – Data-scientist, H/F DiagRAMS Technologies - à EuraTechnologies - Lille

  • CDI
  • EuraTechnologies - Lille

  • Publié il y a 2 semaines
  • Fonction:
    Ingénieur Machine Learning – Data-scientist
  • Expérience souhaitée:
    Entre 1 et 3 ans
  • Date de prise en fonction:
    02/01/2020
  • Salaire:
    selon expérience

DiagRAMS Technologies

A 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 urgences, 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 soutenue par 3 chercheurs d’Inria Lille spécialisés en modélisation statistique, une rupture technologique en Data Science et des collaborations initiées avec des partenaires industriels (grands comptes). Nous sommes situés à Euratechnologies à Lille.

 

Contexte et atouts 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.

Dans ce contexte, l’objectif du poste est de participer au développement de la solution de DiagRAMS Technologies qui vise à aider les techniciens et ingénieurs de maintenance dans leur surveillance des équipements, leur activité de diagnostic de dysfonctionnement et d’évaluation du temps restant avant une prochaine panne.

A cette fin, la solution inclura des fonctionnalités comme la détection d’anomalie, le diagnostic de dysfonctionnement, la recherche de cause de défaillances et la prédiction de durée de vie restante.

Missions :

Sous la supervision du Data-science leader, tu seras amené à concevoir, implémenter et faire évoluer des méthodes de Data-science pour la maintenance prédictive. Les méthodes à concevoir fonctionneront sur des données de courbes multivariées issues de capteurs et s’intéresseront à des problématiques comme la détection de dérives online ou la détection d’anomalies. Tu définis les pipelines de traitement de la future solution et participes à la réalisation de POC (Proof Of Concept) pour les partenaires industriels.

Principales activés :

  • Analyser les jeux de données réels provenant de partenaires industriels,
  • Proposer des méthodes & algorithmes permettant de répondre aux problématiques,
  • Développer & évaluer les packages par le biais de simulation et jeux de données réelles,
  • Présenter l’avancée des travaux en interne et aux partenaires industriels.

Compétences :

  • Connaissances approfondies en machine learning et apprentissage statistique (algorithmes de clustering, svm, régression logistique, random forests),
  • Maîtrise de C++,
  • Maîtrise de Python et/ou R,
  • Appétence pour la conception et l’implémentation d’algorithmes,
  • Goût pour le travail 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).

Pour postuler, envoyez votre CV et votre lettre de motivation par e-mail à jfbouin@diagrams-technologies.com


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