Job Information
Safran Data Scientist Confirmé-e F/H in Magny-les-hameaux France, France
Data Scientist Confirmé-e F/H
Company :
Safran
Job field : Data
Location : Magny-les-hameaux France , Ile de France , France
Contract type : Permanent
Contract duration : Full-time
Required degree : Master Degree
Required experience : More than 3 years
Spoken language(s) :
English Fluent
# 2024-141545
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Job Description
L'exploitation robuste et fiable des équipements et produits aéronautiques sont au cœur des problématiques opérationnelles des avionneurs et des compagnies aériennes. Dès leur livraison ces produits entrent dans un marché riche et concurrentiel et opérant dans des environnements complexes. Ils génèrent des données de nature diverse tout au fil de leur vie, que ce soit pendant l'utilisation (jusqu'à plusieurs Gigabytes par vol), ou pendant les opérations de maintenance. Avec des enjeux importants sur la sécurité, l'empreinte carbone, la rentabilité, et la confiance client, ces données présentent à la fois une opportunité pour connaître l'utilisation des produits afin d'orienter la prise de décision sur des aspects de maintenance, logistique, l'analyse de marché, et de la prévision de la demande, entre autres.
En tant que Data Scientist dans le domaine de services, vous aurez comme mission principale de contribuer au succès des projets Data Science de ce périmètre, en participant activement pendant les phases d'analyse et modélisation statistique des données.
Complementary Description
Plus concrètement, votre mission vous mènera à:
Explorer le comportement des données à travers de la visualisation et des méthodes statistiques.
Concevoir et déployer des modèles d'analyse et de prédiction basés sur des méthodes statistiques (i.e. machine learning / deep learning), d'analyse de série temporelle et d'optimisation, afin de supporter la prise de décision.
Contribuer à la construction d'un socle technique data science autour des méthodes pertinentes, et à la diffusion de cette connaissance.
Proposer des nouvelles idées sur les méthodes d'extraction d'information utiles des données.
Concevoir des outils efficaces de visualisation et de "storytelling" (des dashboards ou des rapports) pour l'exploitation et la compréhension des analyses.
Présenter les résultats d'analyses techniques à une cible business.
Utiliser l'IAGenerative dans le cadre de projets de knowledge management
Job Requirements
Diplôme d'Ingénieur, en mathématiques appliquées, Computer Science, ou des domaines de proximité: statistiques, modélisation des données, informatique décisionnelle.
BAC+5 avec une première expérience dans le domaine (au moins 2 ans d'expérience)
Compétences Techniques:
Connaissance solides et expérience sur l'application de méthodes d'analyses de données (statistiques et algorithmes, machine learning / deep learning, modèles prédictifs, scoring, segmentation, forecasting)
Maitrise de Python
Expérience avec au moins un logiciel/librairie de création de dashboards et des bibliothèques de visualisation de données (PowerBI, Grafana, Tableau, Dash, Shiny, D3.js, ...)
Connaissances solides sur l'exploitation des base de données (SQL et NoSQL)
Conaissances solides sur des practices de software engineering et data engineering (containers, orchestration, ci-cd), ainsi que sur l'utilisation des clouds privés ou publics.
Bonus: Connaissance des données d'aviation; Une première expérience sur au moins une des problématiques suivantes: analyse de fiabilité d'équipements, exploitation de données de type série temporelle, de la détection d'anomalie, de la prévision; affinité pour l'ingénieurie mécanique.
Compétences transverses
Capacité à travailler en équipe, de manière agile, avec rigueur et écoute.
Esprit de transparence, challenge, créativité et force de proposition.
Communication orale claire et synthétique, sachant adapter son discours en fonction du public afin de vulgariser ou détailler des éléments techniques.
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Rue des jeunes bois78114
Magny-les-hameaux France
Ile de France France
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Safran is an Equal Opportunity Employer
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, sex, sexual orientation, gender identity, religion, national origin, disability, veteran status, or other legally protected status.