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Statisticien / DataScientist pour les matériaux F/H

Publicado
Datos Moissy Cramayel , Ile de France , Francia Contrato indeterminado / Indefinido Tiempo completo Maestria / Postgrado/Máster Primera experiencia Francés Bilingüe Inglés Fluido
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Descripción del puesto de trabajo

La division matériaux et procédés supporte l'ensemble de la société dans l'utilisation des matériaux et des procédés en fournissant les données nécessaires à leurs modélisations en conception et à leurs mises en œuvre en fabrication.
YQS3 : Le poste est intégré au département « Support Matériaux et Procédés »
La division possède une grande richesse dans les données matériaux et en collecte tous les jours à travers des essais. Le service YQS3 est tourné pour supporter la division dans la collecte et l'exploitation de ces données.
Au sein de ce service, les Data Scientists ont pour rôle d'exploiter et d'aider à exploiter les données matériaux. En s'appuyant sur des bases de données d'essais mécaniques ou d'autres mesures collectées (contrôle pièce, mesure procédé…), ils analysent les données à l'aide de méthodes statistiques (test d'hypothèse, analyse de facteur influent…) et de visualisations de données pertinentes. Des modélisations de données sont aussi utilisées (modèle de régression, maximum de vraisemblance…) afin d'aider à la décision ou de fournir un référentiel de conception (courbe, abattement…). Ils sont capables de mettre en oeuvre les bons outils adaptés à la situation
les Data Scientists ont un rôle de référent sur les données et les méthodes et doivent développer les compétences de l'ensemble de la division sur le périmètre des données matériaux à l'aide de coaching ou de formation
Les data scientist deploie de nouvelle capacité d'analyse et de travail à travers le développement d'outils clé en main orientés utilisateurs.

- Piloter et réaliser les analyses de données pour répondre à des problématiques métiers
o Analyser le besoin et traduire une problématique technique en problème mathématique/statistique et réciproquement,
o Cartographier les données nécessaires, trouver les sources et extraire les données pertinentes (requête), faire des recommandations sur les bases de données à consolider, (documenter, modifier, rapatrier, tidy data …) et concevoir des datasets pour répondre à la problématique
o Créer des visualisations de données pertinentes (Boxplot, graph XY …) afin de trier les données et de permettre avec le métier d'établir la stratégie d'analyse et de modélisation
o Appliquer les méthodes statistiques et les algorithmes basés sur de l'apprentissage (ou de l'optimisation) les plus appropriées pour modéliser les données (modèle de régression, maximum de vraisemblance, ACP, machine learning, deep learning…)
o Emettre et consolider avec le métier les recommandations d'utilisation des modèles
o Restituer une synthèse des résultats sous une forme interactive et intelligible pour des personnes non formées à la data ou à la statistique (dashboard, appli web…) de manière à convaincre pour prendre une décision basée sur les données exploitées
o Participer à l'intégration de la solution dans le système d'information cible au besoin

Descripción complementaria

- Développer les compétences en sciences des données au sein de la Direction Technique et au sein du groupe
o Coacher les personnes des différents métiers (dont les bureaux d'études) à exploiter convenablement leurs propres données
o Former aux métiers de l'analyse de données
o Diffuser le savoir parmi ses pairs dans le Groupe
- Participer au développement des méthodes et outils de la Data Science pour les besoins de l'Engineering et également ceux de la Société
o Réaliser une veille technologique et innover
o Identifier des besoins de standards d'exploitation des données
o Développer des outils et des méthodes permettant d'appliquer simplement les standards

Requisitos del puesto de trabajo

Compétences Techniques
• Visualisation, exploration de données
o Utiliser des données pour créer des présentations / visualisation permettant de faire passer le message voulu. Adapter son discours selon la situation
o Connaître les modes de représentation des données
o Déterminer le graphe le plus pertinent selon le message à délivrer
o Justifier ses analyses et choix graphiques
• Machine Learning
o Savoir construction de modèles statistiques à partir de données capables de s'adapter à l'aide de techniques d'apprentissage automatique
• Statistiques, probabilités
o Savoir traiter et analyser des données à partir de méthodes statistiques
o Statistiques descriptive : Savoir décrire une population à partir d'un échantillon de données
o Inférence statistique : savoir déduire des caractéristiques d'une population et prendre des décisions d'un échantillon de données
o Interpréter les résultats des méthodes statistiques et des modèles
o Transformer, par le biais d'opérations mathématiques, des données et informations en renseignements utiles autorisant des prévisions et permettant de prendre des décisions
• Mathématiques appliquées
• Programmation
• Exploitation des bases de données

Compétences Transversales
o Pilotage de projet
o Capacité de restitution et de synthèse : Capacité à restituer son travail de manière ordonnée et compréhensible à l'oral et à l'écrit

Savoirs/connaissances à développer
• Connaissance des matériaux principaux (Nickel, Titane), et des méthodes d'élaboration (élaboration, forge, fonderie) et de traitement thermique
• Connaissances des essais mécaniques et thermo physique
• Connaitre les systèmes de gestion des données matériaux (BASMATI/BASALTE, MATEPEDIA …), savoir les exploiter et les renseigner.

Savoir-être/compétences comportementales
Esprit de synthèse
Être rigoureux :
Sens critique
Sens de l'analyse
Capacité à communiquer : Capacité à échanger avec les différents métiers
Sens de la pédagogie : Capacité à restituer des méthodes complexes de manière simple à des personnes non formées sur ces métiers. Savoir coacher et former
Avoir l'esprit d'équipe

76 800
empleados en todo el mundo
27
Número de países en los que está presente Safran
35
familias de especialidades
  • © Safran