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.
Descriptif mission
Safran Analytics, Centre d'Excellence de la Data 4.0 du Groupe Safran, recherche un/une Data Scientist junior pour intégrer l'équipe Engineering et Manufacturing Data.
Les Data Scientists de l'équipe ont comme missions de:
1. préparer des datasets
2. réaliser des analyses statistiques
3. concevoir des algorithmes (optimisation, extraction de features, retrieval ...)
4. entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning
5. dévélopper des prototypes d'applications web permettant d'explorer les données et les sorties des modèles
Développés dans le cadre de projets, ces livrables ont pour but d'améliorer les processus de conception et fabrication des sociétés du Groupe Safran par l'exploitation des données industrielles.
Au quotidien, vous rejoindrez une équipe de 20 personnes spécialisées dans les métiers de la Data (Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Chefs de Projet Digitaux). Dans le cadre des projets, vous serez également amené à échanger avec des métiers clés d'autres sociétés Safran (Ingénieurs, Techniciens, ...).
Les projets font intervenir (entre autres):
1. l'utilisation de modèles d'IA Générative
2. le pré-traitement de données structurées (tabulaires, séries temporelles) et non-structurées (plans de fabrication, images, données spatiales, texte) pour la détection d'anomalies et l'extraction de features
3. l'analyse et le développement de modèles, avec une forte composante technique liée à la causalité et à l'explicabilité
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