Data Scientist – IA
CONTEXTE
L’ingénieur Data Science aura pour mission, en collaboration avec les différents métiers, d’assister le Responsable Projet Maintenance Prédictive de notre client pour déployer et piloter l’approche sur des projets liés à la Maintenance Prédictive des véhicules.
MISSIONS :
Analyser des données en masse avec des outils de data science et/ou IA (Splunk/ Orange data mining/ Python…) en partenariat avec des experts métiers et le responsable projet
Participer à l’analyse des données de système, d’ouvrants hydrauliques/électriques…. Puis utiliser ces données pour construire des modèles de vieillissement en corrélation avec des faits techniques
Participer à la structuration du parcours de la donnée : de la captation à l’exploitation
Pour les projets d’innovation à forte connotation digitale/Data science/IA : réaliser / piloter toutes activités sur ces projets
Compétences recherchées :
Obligatoires :
Maitrise des modèles de vieillissement
RUL (Remaining Useful Life)
Modélisation – simulation MATLAB SIMULINK, PYTHON, SPLUNK, Statistiques descriptives, Deep/Machine Learning
Expérience nécessaire : minimum 5 ans d’expérience
Langue : Anglais (professionnel minimum B1)
Crée en 2008, Kéoni Consulting est une société de conseil et d’ingénierie informatique spécialisée dans le secteur de la banque, de la finance de marché, et de l’assurance, et de l’industrie. Nous sommes le partenaire dans la transformation digitale des grands Comptes. Nous les aidons à transformer leur modèle économique, aligner vos processus opérationnels, sélectionner les meilleures technologies, atténuer et palier les risques liés au digital.
Kéoni Consulting aide les entreprises à :
Faire la différence
Innover et créer
Réinventer votre business
Satisfaire les clients
Gagner en avantages compétitifs
Devenir le leader de leur secteur
Devenir le leader de votre secteur
Notre activité couvre la totalité du cycle de vie des systèmes d’informations (Pilotage et Gestion de projet, Conseil en MOA, Conception, Réalisation, Maintenance, Production Exploitation)