Cette société, fondée en 2018 et basée à Grenoble, est une entreprise spécialisée dans la maintenance prédictive industrielle. Elle développe une technologie innovante, reposant sur l'intelligence artificielle, permettant de prédire les défaillances d'équipements complexes sans données historiques, grâce à des algorithmes exploitant les signaux provenant de capteurs industriels.
Ses solutions sont utilisées dans des secteurs comme l'énergie, le transport (ferroviaire, maritime, aéronautique), et la production industrielle, avec des clients tels que Thales, Schneider Electric et Airbus Hélicoptères.
Cette entreprise recherche un Data Scientist. L'équipe technique est composée de 8 membres : un CTO, un lead back-end, un développeur back-end, un développeur front-end, un lead front-end, un DEVOPS et deux Data Scientist. Il s'agit d'une équipe expérimentée et mature, dont les membres ont un haut niveau d'expertise et travaillent de manière agile.
D'un point de vue technique, le produit, qui repose sur une gestion de bases de données pour séries temporelles, nécessite une optimisation des connexions pour en améliorer les performances. L'infrastructure est entièrement conteneurisée avec Docker et des déploiements basés sur cette technologie. L'équipe vise à migrer progressivement vers Azure afin de bénéficier d'une scalabilité dynamique et travaille activement sur l'architecture pour garantir son bon fonctionnement.
En tant que Data Scientist, vous aurez pour responsabilité d'accompagner les clients à la création de leurs modèles de prédictions de panne. Pour cela :
- Vous mènerez des études de faisabilité sur des cas d'usage client
- Vous formerez les clients aux concepts de machine learning et à l'utilisation du logiciel
- Vous explorerez de nouvelles pistes d'analyse de données
- Vous intégrerez les nouvelles briques dans le produit en lien avec l'équipe de développement
Environnement technologique : Jupyter, Pandas/Polars, Sklearn, Numpy
Pourquoi rejoindre cette entreprise ?
- L'entreprise est spécialisée dans la maintenance prédictive industrielle via des technologies avancées de machine learning et d'intelligence artificielle. Le défi technique est stimulant, avec des problématiques telles que l'analyse de séries temporelles et la conception d'algorithmes pour des équipements industriels complexes.
- Leurs solutions sont utilisées dans des secteurs critiques tels que l'énergie, le transport (ferroviaire, maritime, aéronautique) et ont un impact réel sur l'industrie.
- L'entreprise est encore dans une phase early-stage, laissant une grande liberté pour contribuer à l'évolution du produit, à l'amélioration des pratiques et à la montée en compétence de l'équipe.
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