Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 92 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 23,2 milliards d'Euros en 2023, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran s'engage dans des programmes de recherche et développement qui préservent les priorités environnementales de sa feuille de route d'innovation technologique.
Safran est la 1ère entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2023 » du magazine TIME. La fabrication additive représente une opportunité stratégique pour Safran, permettant d'optimiser en profondeur nos produits et d'apporter des solutions de compétitivité significative. Afin de relever ce défi, le groupe a décidé de réunir l'ensemble des compétences depuis la R&T, le développement jusqu'à la fabrication de pièces dans une seule entité : Safran Additive Additive Manufacturing Campus (SAMC) localisée au Haillan (33).
La quantité de données générée au cours du cycle de vie d'une pièce FA (Design, calcul, procédé) et leur complexité intrinsèque (images, time series, données de simulation numérique, données de contrôle) constituent pour SAMC :
- Un axe majeur pour la maîtrise du procédé avec en cible un processus conduisant à la fabrication d'un composant « bon du premier coup »
- Un levier stratégique de performance économique pour l'échantillonnage des contrôles ou les remplacer le cas échéant
Dans cette optique, SAMC recherche un.e ingénieur.e Data Scientist Fabrication Additive.
Au sein de l'équipe Méthodes et Outils Numériques, l'ingénieur.e aura pour principales missions de :
- Recueillir, auprès des différents métiers de SAMC (Matériaux & Procédés, Production, Bureau d'Etudes, Qualité) les besoins en modélisation mathématique du procédé ou des processus numériques (IA, métamodélisation)
- Spécifier les modalités de recueil et traitement des données nécessaires (Typologie des données, quantité, structuration)
- Structurer le développement de modèles mathématiques de représentation du procédé
- Définir le type de modèle adéquat en fonction des objectifs fixés et des données disponibles
- Identifier les étapes du développement
- Structurer, en lien avec les fonctions supports associés, l'architecture de développement et les protocoles de déploiement
- Développer les modèles
- Développer les modèles de traitement de données complexes (images, time series, maillages & champs 3D)
- Valider leur fiabilité
- Instruire les processus d'enrichissement
- Déployer, avec les fonctions supports associées, les modèles sur les architectures cibles (locales, edge)
- Démontrer les gains associés & formaliser les périmètres d'usage ainsi que la robustesse (niveau de maturité)
- Assurer la promotion de la valeur apportée par ces modèles & former les utilisateurs à l'usage
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