Pour Clemessy, la marque dédiée à l’industrie, la Direction Industrielle recrute pour son implantation de KM0, spécialisée dans les solutions numériques innovantes,
Ingénieur Data Science – Modélisation / Machine Learning H/F
Stage
VOS MISSIONS
Vous intégrerez notre équipe dynamique, implantée à Mulhouse (68), dans un environnement « startup » au cœur KMØ, un écosystème dédié à la transformation numérique de l’industrie, favorisant les rencontres et les collaborations entre entreprises de l'industrie, du numérique, startups et les grandes écoles.
Vous participerez au développement de notre plate-forme Big data & IA dédiée à la maintenance Prévisionnelle, Prescriptive & à l’optimisation de la Performance de l'outil de production industriel.
Il s’agit d’une plateforme logicielle incluant un noyau Big Data et un moteur d’analyse prédictive & prescriptive permettant de mettre les sciences de la données et l’intelligence artificielle au service de nos clients.
Sous la responsabilité du responsable de développement et en collaboration avec les différents acteurs de ces travaux (développeurs, architecte Big Data, data scientist, expert en traitement du signal, ingénieur de maintenance, expert technique), vous aurez comme objectifs :
- d’analyser des données pour en extraire des connaissances
- de concevoir et optimiser des modèles (« jumeaux numériques »)
- d’explorer et challenger différents environnements logiciels dédiés à l’apprentissage automatique (machine Learning).
- d’expérimenter (P.O.C.) des cas d’usages sur l’environnement retenu
- d’enrichir la bibliothèque d’apprentissage native
Les cas d’application sont multiples, et en lien avec les cas concrets de nos clients (industrie, infrastructures de transport, …)
Les technologies principales mises en œuvre sont Python, R, Spark, et les bases de données.
VOTRE PROFIL
Formation : BAC+4/5 en informatique
Compétences : Python, R, Manipulation de séries temporelles. La connaissance de Spark et de Warp10 sont un plus.
Rejoignez-nous !
Donnons du génie à vos performances.
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